4.1 数据链路层功能 4.2 数据链路层所提供的基本服务 4.3 高级数据链路控制协议HDLC 4.4 点对点PPP协议 4.5 数据链路层的设备与组件 4.6 技能训练：交换机和集线器的级联

5.1野外数据采集原理 5.4.6数据编码的输入 5.2大比例尺数字测图系统设计 5.5图式符号库的设计 5.2.1系统设计目标 5.5.1建立图式符号库的一般原则 5.2.2设计原则 5.5.2图式符号库的设计原理 5.2.3系统模块结构 5.6连接信息的设计 5.2.4系统主要功能 5.7分幅与接边 5.2.5系统数据组织 5.7.1分幅的意义 5.3数据编码 5.7.2地形图的分幅 5.4 MAPSUV数据编码的设计 5.7.3分幅的步骤 5.4.1采用的标准 5.7.4图幅间的接边处理 5.4.2GB14804-93主题内容与适用5.7.5图廓 范围 5.8层 5.4.3GB14804-93分类、编码原则5.9建立DTM的原理和方法 5.4.4编码方法 5.10地形图的绘制 5.4.5编码设计 5.11图形应用接口

针对间断连接无线网络中节点能量有限、节点间相遇持续时间较短和网络资源无法得到充分利用的问题,提出一种带有自适应异步唤醒的数据转发策略,综合考虑节点能耗和休眠机制,并结合灰色模型预测节点间相遇持续时间,优化节点探测阶段和数据转发阶段的能耗,进而实现高效数据转发的目的.结果表明:所提出的数据转发策略能够有效利用节点剩余能量和通信机会.与现有的转发策略相比,该策略能够在低能耗下有效改善网络的探测成功率和通信时延

地理信息系统的数据源是指建立地理信息系统数据库所需要的各种类型数据的来源。 地理信息系统的数据源是多种多样的，并随系统功能的不同而不同，主要包括以下各种：

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

2.1程序设计概述 2.2C语言的数据类型 2.3常量和变量 2.4整型数据 2.5实型数据 2.6字符型数据 2.7算术运算与算术表达式 2.8赋值运算与赋值表达式 2.9C语言特有的运算和运算符

针对目前对薄壁钣金件孔测量的效率低,孔心位置和孔半径测量方法上存在的不足,提出一种基于T-scan测量的薄壁钣金件孔特征的重构方法.该方法用T-scan对薄壁钣金件上孔进行扫描得到点云数据;根据点云数据中连续点的欧拉距离将点云数据划分成扫描线点数据;对扫描线点云数据进行算法处理获取位于平面上的点及孔的边缘点;最后对平面上的点采用稳健特征值平面拟合得出平面参数,利用最小二乘空间圆拟合获取孔心坐标值及孔径大小,完成薄壁孔特征重构.通过对试验件和薄壁钣金件上孔进行测量处理,实验表明该算法有很好的实用性且精度满足钣金件孔的实际检测精度要求

在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力

一、了解GIS的数据采集方式 二、掌握地图数字化的方法、步骤 三、掌握地图数据的各种处理方法 四、理解属性数据编码的深刻含义 五、了解空间数据的压缩处理的方法及优缺点