绪论 数学模型 数学建模过程 数学建模示例 建立数学模型的方法和步骤 数学模型的分类

针对协同服务的结构关系和特点,研究了协同服务模型,将协同服务模型分为内部服务模型和外部服务模型,此方法中可以较好地保护协同服务的内部信息.给出了基于随机Petri网的电子商务背景下企业协同服务中几种最具有代表性的内部服务模型到外部服务模型之间的转化定理及相应的证明.将该模型分析方法应用于电子商务下单流程分析之中,数值计算结果说明了该方法的有效性

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一、色谱定性鉴定方法 1.利用纯物质定性的方法 利用保留值定性:通过对比试样中具有与纯物质相同 保留值的色谱峰,来确定试样中是否含有该物质及在色谱 图中位置。不适用于不同仪器上获得的数据之间的对比。 利用加入法定性:将纯物质加入到试样中,观察各组 分色谱峰的相对变化

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

1.1 什么是数据挖掘. 2 1.2 数据挖掘的步骤. 2 1.3 数据挖掘的主要功能. 4 1.3.1 预测性.4 1.3.2 描述性.5 1.4 在何种数据上进行数据挖掘. 7 1.4.1 数据库数据.7 1.4.2 数据仓库.8 1.4.3 事务数据.8 1.5 数据挖掘的工具. 8 1.6 数据挖掘研究的主要方向. 9 1.6.1 数据挖掘的方法.9 1.6.2 用户交互技术.9 1.6.3 数据挖掘的性能和可扩展性.9 1.6.4 针对不同数据或数据源的数据挖掘技术 .9 1.7 数据挖掘的应用领域. 10 1.8 SPSS Modeler 软件使用概述. 10 1.8.1 软件简介.10 1.8.2 软件窗口.12 1.8.3 数据流的基本操作.13

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