等级考试命题预测试卷模版——全国计算机等级考试命题预测试卷一(一级B试卷)
上传时间: 2014-01-16
上传用户:脚趾头
)一个PB的应用程序, 能实现以下功能: a.新增员工资料 b.修改员工资料 c.删除员工资料 d.按姓名查找员工资料(能模糊查找, 例如输入"林", 则所有姓或名中含有"林"字的 员工全列出来.) e.系统启动时, 针对今天为该员工生日的, 则自动弹出提示进行祝福. 2) 员工资料的数据必须有: 工号(为主键), 姓名, 出生日期, 入职日期, 部门, 职务 3) 数据库类型为ASA8.0
上传时间: 2016-01-03
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停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型, 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络, 优化了学习速率, 减少了训练过程的震荡趋势, 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后, 进行了多种方法比对实验
上传时间: 2013-12-17
上传用户:GavinNeko
基于多变量系统广义自适应预测控制程序,可对多输入多输出系统进行研究
上传时间: 2014-01-17
上传用户:koulian
基于单变量的广义自适应预测控制程序,可应用于单输入单输出系统
上传时间: 2017-01-05
上传用户:赵云兴
模糊矩阵类 可以根据不同的模糊算子计算模糊矩阵的并运算C=A∪B,交运算 C=A∩B,求余运算 C=1-A 等
上传时间: 2017-05-18
上传用户:invtnewer
超声理论与技术的快速发展,使超声设备不断更新,超声检查已成为预测和评价疾病及其治疗结果不可缺少的重要方法。超声诊断技术不仅具有安全、方便、无损、廉价等优点,其优越性还在于它选用诊断参数的多样性及其在工程上实现的灵活性。 全数字B超诊断仪基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平台、LINUX嵌入式操作系统,是一种新型的、操作方便的、技术含量高的机型。它具有现有黑白B超的基本功能,能够对超声回波数据进行灵活的处理,从而使操作更加方便,图象质量进一步提高,并为远程医疗、图像存储、拷贝等打下基础,是一种很有发展前景、未来市场的主打产品。全数字B型超声诊断仪的基本技术特点是用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理,它的实现主要倚重于FPGA技术。现在FPGA已经成为多种数字信号处理(DSP)应用的强有力解决方案。硬件和软件设计者可以利用可编程逻辑开发各种DSP应用解决方案。可编程解决方案可以更好地适应快速变化的标准、协议和性能需求。 本论文首先阐述了医疗仪器发展现状和嵌入式计算机体系结构及发展状况,提出了课题研究内容和目标。然后从B超诊断原理及全数字B超诊断仪设计入手深入分析了B型超声诊断仪的系统的硬件体系机构。对系统的总体框架和ARM模块设计做了描述后,接着分析了超声信号进行数字化处理的各个子模块、可编程逻辑器件的结构特点、编程原理、设计流程以及ARM处理模块和FPGA模块的主要通讯接口。接着,本论文介绍了基于ARM9硬件平台的LINUX嵌入式操作系统的移植和设备驱动的开发,详细描述了B型超声诊断仪的软件环境的架构及其设备驱动的详细设计。最后对整个系统的功能和特点进行了总结和展望。
上传时间: 2013-05-28
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学生信息查询系统C语言实现 包含的功能有: 1、 系统功能选择菜单:提供了5个功能 A、 按“班级+平均成绩”显示原始数据 B、 输入学号,显示学生档案,并可选择用顺序查找或者折半查找去实现 C、 输入不完全的学生姓名即可模糊查找学生档案。 D、 输入班级及课程即可统计平均分,优秀率及及格率。 2、 数据显示函数 3、 学号查找函数 4、 模糊查找函数 5、 成绩统计函数
上传时间: 2014-08-20
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一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系数数组,存放顺序与模型系数相反,即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系数存放均与此相同(多元线性回归方程除外)。 public override double forecast(double x) 预测函数,根据模型得到预测结果 public override double computeR2() 计算相关系数(决定系数),系数越接近1,数据越满足该模型。
标签: CubicMultinomialRegress override public double
上传时间: 2015-11-25
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双曲线回归方程 HyperbolaRegress.cs 注意!该模型要求a与b的值要大于0!使用该模型时应注意验证这个限制条件。我在实现模型时未加入任何出错流程控制。X不能为0。 方程模型为 public override double[] buildFormula() 得到系数数组,存放顺序与模型系数相反,即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数,根据模型得到预测结果。 public override double computeR2()
标签: HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上传时间: 2014-11-30
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