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1?引言
1.1背景与目的
1.2专业术语及说明 3.
1.3参考资料
2.设计概述
2.1任务及目标
2.2需求概述
2.3运行环境概述
3.系统详细需求分析 6.
3.1详细需求分析
4.总体设计方案
4.1系统总体结构7
.
4.2系统模块划分
5.系统详细设计.9
.
5.1系统结构设计
5.2系统功能模块详细设计 1.
Q 6.信息编码设计
6.1代码结构设计 1.1
6.2代码命名规则12
7?维护设计12
7.1系统的可靠性和安全性12
7.2系统及用户维护设计12
7.3系统扩充设计12
8.系统配置13
8.1硬件配置.1.
3.
8.2软件配置.1.
3.
9.关键技术13
9.1关键技术的一般说明13
9.2关键技术的实现方案14
10.测试.14
.
10.1测试方案14
1.引言
1.1背景与目的
当下互联网和计算机技术越来越多的被各行各业利用，于是产生了海量的数据。进入
2012年后，大数据”一词越来越多的被提及，人们用它来描述和定义信息爆照时代产生的
海量数据。
显而易见地，数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能还没有意识到，但随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。而这就需要有一种框架来分析处理这种大数据。对于电力行业更是如此，电力方面每时每刻
都在产生着大量的数据，而对这些数据的分析和利用有着巨大的市场前景和意义。
1.2专业术语及说明
Hadoop : —种分布式基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布是底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力运算和存储。Hadoop实现了
一个分布式系统 (Hadoop Distributed File System )，简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的(low-cost )硬件上。而且它提供高传输率 (high throughput )来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集(large data set )的应用
程序。HDFS放宽了 ( relax) POSIX的要求 (requirements )这样可以流的形式访问
(streaming access )文件系统中的数据。
Hbase :是一个分布式的、面向列的开源数据库。
Map reduce :是一种编程模型，用于大规模数据集 (大于1T)的并行运算。当前的软件实现是指定一个Map函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce函数，用来保证所有的映射的键值对中的每一个共享相同的键组。
1.3参考资料
1】相海泉?大数据时代[J].中国信息界，2013 (5).
2】李成华,张新访,金海,等.MapReduce:新型的分布式并行计算编程模型[J].计算机工程与科学，2011,33(003): 129-135.
3】谢桂兰，罗省贤.基于HadoopMapReduce 模型的应用研究[J][J].微型机与应用，2010, 25(3): 4-7.
4】陈勇.基于Hadoop平台的通信数据分布式查询算法的设计与实现[D][D].北京:北京交通大学，2009.
5 】Taylor R C. An overview of the Hadoop/MapReduce/HBase framework and its
curre nt applicatio ns in bioi nformatics[J]. BMC bioi nformatics, 2010, 11(Suppl 12): S1.
2. 设计概述
①从HBASE中取数据(driver类) ------------ >②通过MapReduce 对数据进行第一次
处理(Mapper 类) -------------------- > ③根据应用层的需要，对处理过的数据再次进行处理
(Reducer类以及附加类：简单的数学基本函数、统计、概率等)，并且返回给客户端 (预留接口)
数据合成:
2.1任务及目标
1、PI的常用函数：最大值、平均值等
2、专业函数（与PI服务器类似的内置函数）
数据订单：
1、基本的数据挖掘、数理统计函数功能（如统计/概率）
2.2需求概述
因为电力行业在实际生产和应用的过程中会产生大量的数据，而这些数据又对电力有
着巨大的影响和意义。对这些数据的处理和存储就成为一个迫在眉睫的问题。从这些数据中可以提取很多对于电力行业以后的发展和现今的实际生产有着指导意义的数据，利用好这些海量的数据则成为如今电力的一个极具战略意义的问题。
但是，如今的PI服务器不但不能满足于这个需求而且成本较高，所以就有替代的必要。
2.3运行环境概述
20个计算节点的Hadoop集群（可横向扩展），集群配置为2*4核CPU, 40 —80G 内存，6 —12T存储。
2.4详细设计方法和工具
利用Map函数从Hbase中取数据，Reduce函数对取到的数据进行处理，返回结果给用户。如下图
编程工具：eclipse 编程语言:java
3. 系统详细需求分析
3.1详细需求分析
A 功能需求分析：批量查询功能，数据处理功能（专业数学函数，基本计算函数，统 计等）
B 性能需求分析：实时性要求较高，对于数据的处理计算 Mapreduce 完全能够胜任
C 资源需求分析：多台普通X86服务器，成本较低。
D 系统运行环境及限制条件分析 ：系统需要在Linux 系统上面运行，搭建hadoop 集群
框架
E 现有软、硬件资源分析：如今华电现有 X86服务器4台，可以利用虚拟技术对 hadoop 集群进行布置。软件方面目前hadoop 框架已搭建成功，可以直接使用。
产二二 盘拥节电
数据块0
数锯块1
4块
数据块2 /
------------- 』
数据块m
数抿块4
主芳点
nlNp
无数据/
JobTricJn ^r
块数那
,Shuffle 厂 ------- 、結果
X^R rt] | H
-
4. 总体设计方案
4.1系统总体结构
女口下图为hadoop、hbase、hadoop mapreduce 的层次结构
Hadoop MapReduce
HBase
HDFS
Map Reduce 分为三个类：Driver 类、Mapper 类、Reducer 类
输入的参数类型是String类（测点名+时间段+ （query内容）），解析之后，通过
Map Function 按照检索条件最后输出List （Hashtable ）类型结果；经过Map Function 之
后的结果，然后在Reducer类里通过调用附加类的函数进行运算，最后输出结果List （Value ）。女口下图
实验设计与数据处理心得体会 刚开始选这门课的时候,我觉得这门课应该就是很难懂的课程,首先我们做过不少的实验了,当然任何自然科学都离不开实验,大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药等)中的概念、原理与规律大多由实验推导与论证的,但我觉得每次到处理数据的时候都很困难,所以我觉得这就是门难懂的课程,却也就是很有必要去学的一门课程,它对于我们工科生来说也就是很有用途的,在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。 如何科学的设计实验,对实验所观测的数据进行分析与处理,获得研究观测对象的变化规律,就是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。“实验设计与数据处理”课程就就是就是以概率论数理统计、专业技术知识与实践经验为基础,经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产与科学研究过程中的科学试验,就是产品设计、质量管理与科学研究的重要工具与方法,也就是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能,以及实验后获得了实验结果,对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。 通过本课程的学习,我掌握了试验数据统计分析的基本原理,并能针对实际问题正确地运用,为将来从事专业科学的研究打下基础。这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律,先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常用试验设计
方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识,最后将得出的方差分析、回归分析等结论与处理方法直接应用到试验设计方法。 比如我对误差理论与误差分析的学习:在实验中,每次针对实验数据总会有误差分析,误差就是进行实验设计与数据评价最关键的一个概念,就是测量结果与真值的接近程度。任何物理量不可能测量的绝对准确,必然存在着测定误差。通过学习,我知道误差分为过失误差,系统误差与随机误差,并理解了她们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习,了解了她们之间的关系以及提高准确度的方法等。对误差的学习更有意义的应该就是如何消除误差,首先消除系统误差,可以通过对照试验,空白试验,校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除;其次要减小随机误差,就就是要在消除系统误差的前提下,增加平行测定次数,可以提高平均值的精密度。 比如我对方差分析的理解:方差分析就是实验设计中的重要分析方法,应用非常广泛,它就是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据,进行统计分析,找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。对于单因素实验的方差分析,主要步骤如下:建立线性统计模型,提出需要检验的假设;总离差平方与的分析与计算;统计分析,列出方差分析表。对于双因素实验的方差分析,分为两种,一种就是无交互作用的方差分析,另一种就是有交互作用的方差分析,对于这两种类型分别有各自的设计方法,但就是总体步骤都与单因素实验的方差分析一样。
《实验设计与数据处理》大作业 班级：环境17研 姓名： 学号： 1、 用Excel （或Origin ）做出下表数据带数据点的折线散点图 余浊（N T U ) 加量药（mL) 总氮T N (m g /L ) 加量药（mL ) 图1 加药量与剩余浊度变化关系图 图2 加药量与总氮TN 变化关系图 总磷T P (m g /L ) 加量药（mL) C O D C r (m g /L ) 加量药（mL) 图3 加药量与总磷TN 变化关系图 图4 加药量与COD Cr 变化关系图 去除率(%) 加药量(mL)
图5 加药量与各指标去除率变化关系图
2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v 、压头H 和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y 轴图）。 η H (m ) Q v (m 3 /h) 图6 离心泵特性曲线 扬程曲线方程为：H=效率曲线方程为：η=+、列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。 (1) 表1 相关系数的计算 Y 吸光度（A ） X X-3B 浓度（mg/L ） i x x - i y y - l xy l xx l yy R 10 -30 2800 20 -20 30 -10 40 ()() i i x x y y l R --= = ∑
50 10 60 20 70 30 平均值 40 吸光度 X-3B浓度（mg/L） 图7 水中染料活性艳红（X-3B ）工作曲线 一元线性回归方程为：y=+ 相关系数为：R 2= (2) 代入数据可知： 样品一：x=样品二：x=、试找出某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。 表2 某伴生金属c 与含量距离x 之间的关系分析计算表 序号 x c lgx 1/x 1/c 1 2 2 3 3 4 4 5 5 7 6 8 7 10 1
一、名词解释：（20分） 1. 准确度和精确度：同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2. 重复和区组：试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部，每个局部 就叫一个区组 3回归分析和相关分析：对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法： 对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4?总体和样本：具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5. 试验单元和试验空间：试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间 二、填空：（20分） 1. 资料常见的特征数有：（3空）算术平均数方差变异系数 2. 划分数量性状因子的水平时，常用的方法：等差法等比法随机法（3空） 3. 方差分析的三个基本假定是（3空）可加性正态性同质性 4. 要使试验方案具有严密的可比性，必须（2空）遵循“单一差异”原则设置对照 5. 减小难控误差的原则是（3空）设置重复随机排列局部控制 6. 在顺序排列法中，为了避免同一处理排列在同一列的可能，不同重复内各处理的排列方式常采用（2空）逆向式 阶梯式 7. 正确的取样技术主要包括：（）确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8. 在直线相关分析中，用（相关系数）表示相关的性质，用（决定系数）表示相关的程度。 三、选择：（20分） 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用，称作（C） A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2. 统计推断的目的是用（A） A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3. 变异系数的计算方法是（B） 4. 样本平均数分布的的方差分布等于（A） 5. t检验法最多可检验（C）个平均数间的差异显著性。 6. 对成数或者百分数资料进行方差分析之前，须先对数据进行（B） A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7. 进行回归分析时，一组变量同时可用多个数学模型进行模拟，型的数据统计学标准是（B） A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8. 进行两尾测验时，u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验，u0.05=（A） 9. 进行多重比较时，几种方法的严格程度（LSD\SSR\Q）B 10. 自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054，则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为（C） A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题：（15分） 1. 回归分析和相关分析的基本内容是什么？（6分）配置回归方程，对回归方程进行检验，分析多个自变量的主次 效益，利用回归方程进行预测预报： 计算相关系数，对相关系数进行检验 2. 一个品种比较试验，4个新品种外加1个对照品种，拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中，3次重复（区组），各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。（2分） 3. 田间试验中，难控误差有哪些？（4分）土壤肥力，小气候，相邻群体间的竞争差异，同一群体内个体间的竞争 差异。 4随即取样法包括哪几种方式？（3分）简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法 五、计算题（25分） 1. 研究变数x与y之间的关系，测得30组数据，经计算得出：x均值=10，y均值=20，l xy =60, l yy=300,r=0.6。根
目录 目录 ................................................................................................................... 错误!未指定书签。 1.引言 ................................................................................................................ 错误!未指定书签。 1.1背景与目的.......................................................................................... 错误!未指定书签。 1.2专业术语及说明.................................................................................. 错误!未指定书签。 1.3参考资料.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2. 设计概述....................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1任务及目标.......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2需求概述.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2.3运行环境概述...................................................................................... 错误!未指定书签。 3.系统详细需求分析......................................................................................... 错误!未指定书签。 3.1详细需求分析...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.总体设计方案................................................................................................. 错误!未指定书签。 4.1系统总体结构...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.2系统模块划分...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.系统详细设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 5.1系统结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.2系统功能模块详细设计...................................................................... 错误!未指定书签。 6.信息编码设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 6.1代码结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 6.2代码命名规则...................................................................................... 错误!未指定书签。 7.维护设计......................................................................................................... 错误!未指定书签。 7.1系统的可靠性和安全性...................................................................... 错误!未指定书签。 7.2系统及用户维护设计.......................................................................... 错误!未指定书签。 7.3系统扩充设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 8.系统配置......................................................................................................... 错误!未指定书签。 8.1硬件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 8.2软件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 9.关键技术......................................................................................................... 错误!未指定书签。 9.1关键技术的一般说明.......................................................................... 错误!未指定书签。 9.2关键技术的实现方案.......................................................................... 错误!未指定书签。 10. 测试............................................................................................................. 错误!未指定书签。 10.1测试方案............................................................................................ 错误!未指定书签。
试验设计与数据处理方法总述及总结 王亚丽 （数学与信息科学学院 08统计1班 081120132） 摘要：实验设计与数据处理是一门非常有用的学科，是研究如何经济合理安排 试验可以解决社会中存在的生产问题等，对现实生产有很重要的指导意义。因此本文根据试验设计与数据处理进行了总述与总结，以期达到学习、理解、掌握的以及灵活运用的目的。 1 试验设计与数据处理基本知识总述 1.1试验设计与数据处理的基本思想 试验设计与数据处理是数理统计学中的一个重要分支。它是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，结合一定的专业知识和实践经验，研究如何经济、合理地安排实验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术，从而解决了长期以来在试验领域中，传统的试验方法对于多因素试验往往只能被动地处理试验数据，而对试验方案的设计及试验过程的控制显得无能为力这一问题。 1.2试验设计与数据处理的作用 （1）有助于研究者掌握试验因素对试验考察指标影响的规律性，即各因素的水平改变时指标的变化情况。 （2）有助于分清试验因素对试验考察指标影响的大小顺序，找出主要因素。（3）有助于反映试验因素之间的相互影响情况，即因素间是否存在交互作用。（4）能正确估计和有效控制试验误差，提高试验的精度。 （5）能较为迅速地优选出最佳工艺条件（或称最优方案），并能预估或控制一定条件下的试验指标值及其波动范围。 （6）根据试验因素对试验考察指标影响规律的分析，可以深入揭示事物内在规律，明确进一步试验研究的方向。
1.3试验设计与数据处理应遵循的原则 （1）重复原则：重可复试验是减少和估计随机误差的的基本手段。 （2）随机化原则：随机化原则可有效排除非试验因素的干扰，从而可正确、无偏地估计试验误差，并可保证试验数据的独立性和随机性。 （3）局部控制原则：局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。用图形表示如下： 2试验设计与数据处理方法总述和总结 2.1方差分析 （1）概念：方差分析是用来检验两个或两个以上样本的平均值差异的显著程度。并由此判断样本究竟是否抽自具有同一均值的总体。 （2）优点：方差分析对于比较不同生产工艺或设备条件下产量、质量的差异，分析不同计划方案效果的好坏和比较不同地区、不同人员有关的数量指标差异是否显著时，是非常有用的。 （3）缺点：对所检验的假设会发生错判的情况，比如第一类错误或第二类错误的发生。 （4）基本原理：方差分析的基本思路是一方面确定因素的不同水平下均值之间的方差，把它作为对由所有试验数据所组成的全部总体的方差的第一个估计值；另一方面再考虑在同一水平下不同试验数据对于这一水平的均值的方差，由此计算出对由所有试验数据所组成的全部数据的总体方差的第 二个估计值。比较上述两个估计值，如果这两个方差的估计值比较接近就说明因素的不同水平下的均值间的差异并不大，就接受零假设；否则，说明因素的不同水平下的均值间的差异比较大。
一、名词解释：（20分） 1.准确度和精确度：同一处理观察值彼此的接近程度同一处理的观察值与其真值的接近程度 2.重复和区组：试验中同一处理的试验单元数将试验空间按照变异大小分成若干个相对均匀的局部，每个局部就叫一个区组 3回归分析和相关分析：对能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法： 对不能够明确区分自变数和因变数的两变数的相关关系的统计方法 4.总体和样本：具有共同性质的个体组成的集合从总体中随机抽取的若干个个体做成的总体 5.试验单元和试验空间：试验中能够实施不同处理的最小试验单元所有试验单元构成的空间 二、填空：（20分） 1.资料常见的特征数有：（3空）算术平均数方差变异系数 2.划分数量性状因子的水平时，常用的方法：等差法等比法随机法（3空） 3.方差分析的三个基本假定是（3空）可加性正态性同质性 4.要使试验方案具有严密的可比性，必须（2空）遵循“单一差异”原则设置对照 5.减小难控误差的原则是（3空）设置重复随机排列局部控制 6.在顺序排列法中，为了避免同一处理排列在同一列的可能，不同重复内各处理的排列方式常采用（2空）逆向式阶梯式 7.正确的取样技术主要包括：（）确定合适的样本容量采用正确的取样方法 8.在直线相关分析中，用（相关系数）表示相关的性质，用（决定系数）表示相关的程度。 三、选择：（20分） 1试验因素对试验指标所引起的增加或者减少的作用，称作（C） A、主要效应 B、交互效应 C、试验效应 D、简单效应 2.统计推断的目的是用（A） A、样本推总体 B、总体推样本 C、样本推样本 D、总体推总体 3.变异系数的计算方法是（B） 4.样本平均数分布的的方差分布等于（A） 5.t检验法最多可检验（C）个平均数间的差异显著性。 6.对成数或者百分数资料进行方差分析之前，须先对数据进行（B） A、对数 B、反正弦 C、平方根 D、立方根 7.进行回归分析时，一组变量同时可用多个数学模型进行模拟，型的数据统计学标准是（B） A、相关系数 B、决定性系数 C、回归系数 D、变异系数 8.进行两尾测验时，u0.10=1.64,u0.05=1.96,u0.01=2.58,那么进行单尾检验，u0.05=(A) 9.进行多重比较时，几种方法的严格程度（LSD\SSR\Q）B 10.自变量X与因变量Y之间的相关系数为0.9054，则Y的总变异中可由X与Y的回归关系解释的比例为（C） A、0.9054 B、0.0946 C、0.8197 D、0.0089 四、简答题：（15分） 1.回归分析和相关分析的基本内容是什么？（6分）配置回归方程，对回归方程进行检验，分析多个自变量的主次效益，利用回归方程进行预测预报： 计算相关系数，对相关系数进行检验 2.一个品种比较试验，4个新品种外加1个对照品种，拟安排在一块具有纵向肥力差异的地块中，3次重复（区组），各重复内均随机排列。请画出田间排列示意图。（2分） 3.田间试验中，难控误差有哪些？（4分）土壤肥力，小气候，相邻群体间的竞争差异，同一群体内个体间的竞争差异。 4随即取样法包括哪几种方式？（3分）简单随机取样法分层随机取样法整群简单随机取样法 五、计算题（25分） 1.研究变数x与y之间的关系，测得30组数据，经计算得出：x均值=10，y均值=20，l xy=60, l yy=300,r=0.6。根据所得数据建立直线回归方程。（5分）a=2 b=1.8 y=2+1.8 x 2.完成下列方差分析表，计算出用LSR法进行多重比较时各类数据填下表：
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
上海大学2014～2015学年秋季学期研究生课程考试课程名称：数据处理与实验设计课程编号：11S009003论文题目：正交实验在锂离子电极材料制备中的应用 研究生姓名：李艳峰学号：14722191 论文评语： 成绩：任课教师： 评阅日期：
正交实验在锂离子电极材料制备中的应用 李艳峰 （上海大学环境与化学工程学院，上海200444） 摘要：锂源、反应温度、反应时间和锂钛摩尔比是影响锂离子电极负极材料Li4Ti5O12制备的重要因素，本文利用正交实验L9 (34)的方法对液相法制备Li4Ti5O12的各种影响因素进行进一步优化，从而得到最优水平组合，并对各种影响因素进行权重分析。最后，利用正交实验确定了液相法制备Li4Ti5O12的最佳工艺：烧结温度为750℃，烧结时间为8h，LiOH·H2O 为锂源，原料中锂钛摩尔比为0.85。 关键词：正交实验设计；液相法；影响因素； 中图分类号：O242.1文献标识码：A The application of orthogonal experimental design on liquid method in the production of Lithium-ion electrode materials Yanfeng Li (School of Environmental and Chemical Engineering, Shanghai University, Shanghai 200444, China) Abstract:lithium source, reaction temperature, reaction time and lithium titanium molar ratio are important factors for the preparation of Li4Ti5O12 conditions of liquid method. Based on the single factor experiment, this study use L9 (34) orthogonal experiments to optimized the removal of the preparation of Li4Ti5O12 of liquid method. The optimal technological parameters of solution method determined by the orthogonal experiment were as follows: sintering temperature was 750℃, sintering time was 8 h, the lithium resource was LiOH·H2O and the mole ration of Li to Ti was 0.85. Key words: Orthogonal experimental design;Liquid method; Factors;
计算平台 概要设计说明书 作者：日期：2013-01-28批准：日期： 审核：日期： （版权所有，翻版必究）
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目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................
课 程 论 文 课程名称试验设计与数据处理 专业2012级网络工程 学生姓名孙贵凡 学号201210420136 指导教师潘声旺职称副教授
成绩 科学研究与数据处理 学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号：201210420136 摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。关键字：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法 1 引言 实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法，就必然涉及到数据处理，也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择，才能使实验结果更具说服力。实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用，通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使水处理原理，内在规律性被很好的发现，从而更好的应用于生产实践。 2 材料与方法 2.1 供试材料 1. 论文所围绕的目标和假设 研究的目标就是实验的目的，我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。要正确的识别问题和陈述问题，这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。需要对某一个具体的问题，并且对这个具体的问题提出假设。如水处理中混凝剂的最佳投加量，混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。
医学中的实验设计与数据处理 摘要：实验是一切自然学科的基础。实验设计与数据处理在医学中更是发挥着不可估量的作用。正交实验设计中，对实验进行改进，采用极差分析和方差分析法，研究不同改性条件对大豆蛋白乳化性的影响，并找出主要影响因素。通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使医学中更多的生理机制被探索发现，使更多的药物疗法被发明应用，从而更好地拯救患者，造福人类。 关键词：医学实验，实验设计，数据处理 一，引言 实验是自然学科的基础，任何自然科学都离不开实验。科学界中大多数的公式定理都是由实验反复验证而推导出来的，只有经得起实验验证的定理定律才具有普遍实用性。而科学的实验设计是利用已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少实验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法。这就必然涉及到实验的数据处理，也只有对实验得出的数据作出科学合理的处理，才能使实验结果更具说服力。实验设计方法最早应用于农业、生物学、遗传学方面。早在20世纪中期，就有一些欧美国家将实验设计应用于工业生产，以达到减少成本而获取最大利益的目的。随着时间的推移，实验设计越来越受到人们的重视，也开始在各个领域开始广泛的应用。 医学是一门将科学和生活紧密结合的学科，因此医学中的实验设计显得尤为的重要。科学的实验设计不仅能起到节约时间，节约成本的作用，还能使分析更具普遍适用性，或减少药物风险，或增强药物疗效，更加福泽患者。 二，. 试验设计与数据分析 （一）完全随机试验设计与单因素方差分析 完全随机试验设计比较简单，处理数与重复数都不受限制，适用于试验条件,、环境、试验动物差异较小的试验【1】，完全随机试验设计只设置1个试验因素，可采取单因素方差分析，如果有协变量影响，则考虑单因素协方差分析。 方差分析的前提条件是样本独立性、正态性和方差齐性【2-3】，若不满足这 3个条件，则需进行平方根转换#对数转换和反正弦转换( 在Excel中通过插入函数或利用 Spss的数据转换命令进行转换) ，或者选择非参数检验( 如秩和检验、符号检验等) 。以上条件中，对独立性要求最严格，但一般都可满足，根据
试验设计与数据处理 学院 班级 学号 学生姓名 指导老师
第一章 4、 相对误差18.20.1%0.0182x mg mg ?=?= 故100g 中维生素C 的质量范围为：±。 5、1）、压力表的精度为级，量程为， 则 max 0.2 1.5%0.00333 0.375 8 R x MPa KPa x E x ?=?==?=== 2）、1mm 的汞柱代表的大气压为， 所以 max 2 0.1330.133 1.662510 8 R x KPa x E x -?=?===? 3）、1mm 水柱代表的大气压为gh ρ，其中2 9.8/g m s = 则： 3max 33 9.8109.810 1.22510 8 R x KPa x E x ---?=???===? 6. 样本测定值 算数平均值 几何平均值 调和平均值 标准差s 标准差σ 样本方差S 2 总体方差σ2 算术平均误差△ 极差R 7、S ?2＝，S ?2＝ F ＝S ?2/ S ?2＝= 而F （）=，= 所以F （）< F < 两个人测量值没有显著性差异，即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。 |||69.947|7.747 6.06 p p d x =-=>
分析人员A分析人员B 8样本方差1 8样本方差2 10Fa值 104F值 6 68 4705 6 6 88 8.旧工艺新工艺 %% %% %% %% %% %% %% %% %% % % % % t-检验: 双样本异方差假设 变量 1变量 2 平均 方差 观测值139假设平均差0 df8 t Stat-38. P(T<=t) 单尾0 t 单尾临界 P(T<=t) 双尾0 t 双尾临界 F-检验双样本方差分析
目录 目录 (1) 1.引言 (2) 1.1背景与目的 (2) 1.2专业术语及说明 (3) 1.3参考资料 (3) 2. 设计概述 (4) 2.1任务及目标 (4) 2.2需求概述 (5) 2.3运行环境概述 (5) 3.系统详细需求分析 (6) 3.1详细需求分析 (6) 4.总体设计方案 (7) 4.1系统总体结构 (7) 4.2系统模块划分 (8) 5.系统详细设计 (9) 5.1系统结构设计 (9) 5.2系统功能模块详细设计 (10) 6.信息编码设计 (11) 6.1代码结构设计 (11) 6.2代码命名规则 (12)
7.维护设计 (12) 7.1系统的可靠性和安全性 (12) 7.2系统及用户维护设计 (12) 7.3系统扩充设计 (12) 8.系统配置 (13) 8.1硬件配置 (13) 8.2软件配置 (13) 9.关键技术 (13) 9.1关键技术的一般说明 (13) 9.2关键技术的实现方案 (14) 10. 测试 (14) 10.1测试方案 (14) 1.引言 1.1背景与目的 当下互联网和计算机技术越来越多的被各行各业利用，于是产生了海量的数据。进入
2012年后，“大数据”一词越来越多的被提及，人们用它来描述和定义信息爆照时代产生的海量数据。 显而易见地，数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能还没有意识到，但随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。而这就需要有一种框架来分析处理这种大数据。对于电力行业更是如此，电力方面每时每刻都在产生着大量的数据，而对这些数据的分析和利用有着巨大的市场前景和意义。 1.2专业术语及说明 Hadoop ：一种分布式基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布是底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力运算和存储。Hadoop实现了一个分布式系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hbase：是一个分布式的、面向列的开源数据库。 Mapreduce：是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1T）的并行运算。当前的软件实现是指定一个Map函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce函数，用来保证所有的映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 1.3参考资料
《试验设计与数据处理》 专业：机械工程班级：机械11级专硕学号：S110805035 姓名：赵龙 第三章：统计推断 3-13 解：取假设H0：u1-u2≤0和假设H1：u1-u2＞0用sas分析结果如下：Sample Statistics Group N Mean Std. Dev. Std. Error ---------------------------------------------------- x 8 0.231875 0.0146 0.0051 y 10 0.2097 0.0097 0.0031 Hypothesis Test Null hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0 Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0 If Variances Are t statistic Df Pr > t ---------------------------------------------------- Equal 3.878 16 0.0013 Not Equal 3.704 11.67 0.0032 由此可见p值远小于0.05，可认为拒绝原假设，即认为2个作家所写的小品文中由3个字母组成的词的比例均值差异显著。 3-14 解：用sas分析如下： Hypothesis Test Null hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1 Alternative: Variance 1 / Variance 2 ^= 1 - Degrees of Freedom - F Numer. Denom. Pr > F ---------------------------------------------- 2.27 7 9 0.2501 由p值为0.2501＞0.05（显著性水平），所以接受原假设，两方差无显著差异 第四章：方差分析和协方差分析 4-1 解： Sas分析结果如下： Dependent Variable: y Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Fisher传统的试验设计被誉为第一个里程碑。正交表的构造和开发是第二个里程碑，日本学者田口玄一开开发的SN比试验设计则称为第三个里程碑。 第一章试验设计 1.试验包括：验证性试验、探索性试验。 2.试验设计的要求：效率、精度。（效率由设计保证，精度由数据处理、分析保证。） 3.试验方案设计的4个基本要素：目标、目标函数、因素、水平。 4.目标：进行试验所要达到的目的。 目标可以定量也可定性。 5.目标函数：表示目标的函数Y(x)。有显示目标函数、隐式目标函数。 6.因素：对目标产生影响的自变量或试验条件，也称因子。分为可控因素与不可控因素。 7.水平：每个因素所处的状态，也称位级。 8.选取因素的原则：抓住主要因素及多因素之间的交互作用；抓住非主要因素，在试验中保持不变，消除其干扰。因素用大写字母表示。
9.按所取因素的多少，可把试验分为单因素试验、两因素试验、多因素试验。 10.交互作用：就是这些因素在同时改变水平时，其效果会超过单独改变某一因素水平时的效果。 11.水平的选取原则：等间距；三水平为宜；是具体的；技术上可行。 12.误差包括：系统误差、随机误差。 13.费希尔Fisher三原则（作用：进行误差控制）：重复测试、随机化、区组控制。 14.重复测试，作用：减小误差。 15.随机化是使系统误差转化为偶然误差的有效方法。原则：进行随机化，使其转化为随机误差。 16.区组控制，原则：机会均等，公平原则。区组控制原则实质上是机会均等原则，实行区组控制，可使设备条件由存在差异转化为没有差异，在区组控制中也把区组当做因素来对待，并称之为区组因素。 17.试验设计法和现行做法的不同点：对于不能实现控制的环境条件及未知原因对试验数据产生的干扰和影响程度，可以做出客观