8.1 数据库技术发展概述 8.2 数据模型及数据库系统的发展 8.3 数据库技术与其它相关技术相结合 8.4 面向应用领域的数据库新技术

学生通过本节内容的学习，了解数据流程调查的主要内容，掌握数据流程的表示方法，包括数据流程的画法和描述流程处理的逻辑工具，了解数据流程分析的任务，掌握数据字典建立方法。明白业务处理调查的内容；掌握业务处理的描述工具

通过本节内容的学习，掌握数据库技术设计的基本概念、了解数据处理及数据库系统的发 展历史、掌握基本的关系数据库理论。 教学重点 数据模型及关系模型、SQL、关系数据库规范化设计理论

12.1 面板数据定义 12.2 面板数据模型分类 12.3 面板数据模型的估计方法 12.4 面板数据模型的设定与检验 12.5 面板数据建模案例分析 12.6 面板数据建模的 EViews 操作

3模型的数据部分和初始部分 处理模型的数据时,需要为集指派一些成员并且在求解模型之前为集的某些属性指定值。 两个可选部分: 输入集成员和数据的数据部分(Data Section); 为决策变量设置初始值的初始部分(Init Section)。 3.1模型的数据部分 3.1.1数据部分入门

B售后服务数据的运用 产品质量是企业的生命线,售后服务是产品质量的观测点,如何用好售后 服务的数据是现代企业管理的重要问题之一。 现以某轿车生产厂家为例考虑这个问题假设该厂的保修期是三年即在售 出后三年中对于非人为原因损坏的轿车免费维修。在全国各地的维修站通过网 络将保修记录送到统一的数据库里面,原始数据主要包含哪个批次生产的轿车 (即生产月份)、售出时间、维修时间、维修部位、损坏原因及程度、维修费用 等等。通过这样的数据可以全面了解所有部件的质量情况,若从不同的需求角 度出发科学整理数据库中的数据,可得到不同用途的信息,从而实现不同的管 理目的

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

7.1VB数据库技术基础 7.2可视化数据管理器 7.3数据控件(Data) 7.4应用SQL进行数据库查询 7.5数据访问对象(DAO) 7.6ADO数据控件

第一节空间数据质量 一、空间数据质量的概念 二、空间数据质量评价 三、空间数据质量问题的来源与分析 四、数据质量控制

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性