数据挖掘聚类算法课程设计报告
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告
1.数据源描述
1.1数据特征
本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。能够这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。
图1 数据格式
例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。
1.2任务要求
聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。
2.数据预处理
2.1数据清理
所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如：abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi
abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi
abelmoschus moschatus,hi,pr
上述数据中第行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的两行分别列出了属于abelmoschus 科属的两种具体植物及其分布地区。从中能够看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集合。在聚类过程中第行数据是无用的，因此要对其进行清理。
2.2数据变换
本实验是依据植物的分布区域进行聚类，所给数据集中的分布区域是字符串形式，不适合进行聚类，因此将其变换成适合聚类的数值形式。具体思想如下：
数据集中总共包含68个区域，每一种植物的分布区域是这68个区域中的一部分。本实验中将68个区域看成是数据对象的68个属性，这68个属性是二元类型的变量，其值只能去0或者1。步骤如下：
1.把68个区域按一定顺序存放在字符串数组(记为str)中(顺序能够自己定，确定后不能改变)。
2.为数据集中的每个数据对象设置一个长度为68字符串数组，初始元素值全为0。将数据对象的分布区域逐个与str中的所有元素比较。如果存在于str中下标i的位置，就将该数据对象的字符串数组的第i位置为1。
例如，一个数据对象为：abies fraseri,ga,nc,tn,va。其分布区域包含ga,nc,tn和va四个地区，将这四个地区逐个与str中全部68个元素比较。假设这四个地区分别存在于str中的第0,1,2,3位置，则将为该数据对象设置的字符串数组中第0,1,2,3位置全部置为1。
★数据预处理代码(包括数据清理和数据变换)：
public ArrayList
ArrayList
ArrayList
BufferedReader bufferedReader = null;
FileReader fileReader = null;
File dataFile = new File(this.fileName);
if (dataFile.exists()) {// 如果数据文件存在
try {
fileReader = new FileReader(this.fileName);
bufferedReader = new
BufferedReader(fileReader);
String data = null;
while ((data = bufferedReader.readLine()) != null) {
if (isRightData(data))
raw_dataSet.add(data);
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
} else
this.isFileExit = false;
return raw_dataSet;
}// getRaw_DataSet,从本地txt文件获取数据集
public ArrayList
ArrayList
ArrayList
ArrayList
for (int i = 0; i < temp_DataSet.size(); i++) {
ArrayList
eachRomItem = this.spilt(temp_DataSet.get(i), ',');// 除去","后的每一行数据
DataItem data_Item = new DataItem(eachRomItem,
true);
finished_DataSet.add(data_Item);
}// for
return finished_DataSet;
}
public boolean isRightData(String data) {// 筛选出合适的数据ArrayList
tempArrayList = spilt(data, ' ');
if (tempArrayList.size() <= 1)
return false;
return true;
}// isRightData,筛选出合适的数据
public ArrayList
ArrayList
int beginIndex = 0;
for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
if (str.charAt(i) != ch) {
if (i != str.length() - 1)
continue;
else {
words.add(str.substring(beginIndex));
}
} else {
String temp = str.substring(beginIndex, i);
words.add(temp);
beginIndex = i + 1;
}
}// for
return words;
}
3.聚类分析
3.1 算法描述
本实验采用了聚类分析中常见的K均值(K-Means)算法。该算法思想如下：
算法：K均值。用于划分的K均值算法，每个簇的中心用簇中对象的均值表示。
输入：
■k：簇的属目
■D：包含n个对象的数据集。
输出：k个簇的集合。
方法：
(1)从D中任意选择k个对象作为初始簇中心；
(2)repeat
(3) 根据簇中对象的均值，将每个对象(再)指派到最相似的簇；
(4) 更新簇均值，既计算每个簇中对象的均值； (5)until 不再发生变化
根据上述算法，结合本实验实际情况和数据集特征给出程序的执行流程图：
图2 程序执行流程
针对上面的流程图，有几点说明：
1.数据预处理主要包括前述数据清理和数据变换，最终生成用于聚类分析的数据集。
开始
从本地读取数据预处输入k,簇的在数据集中随机选
迭代开始。将数据集中每个数据对象与k 个中心点作比
计算每个簇中对象
满足迭
迭代终止，输出
是
否
2.簇的个数k 由用户指定，k 越大聚类过程耗时越久。
3.图中“最相似”意思就是距离中心点距离最近，本实验中采用欧几里得距离，其定义如下：
)()
()(2
2
2...2211),(x x x x x x jn in j i j i j i d ---+++=
其中),...,,(21x x x in i i i =和),...,(21x x x jn j j j =是两个n 维数据对象。在本实验中，x i 1和x j 1分别代表为i,j 两个数据对象设置的字符串数组(参看2.2)中下标为1的元素值，此处n 为68。
4.流程图中的终止条件指的是：前后两次中心点之间的距离(依然用欧几里得距离)是否小于设定的值。例如，第n 次迭代完成后重新生成了k 个新的中心点，计算k 个新中心点与k 个旧的中心点距离之和并将结果与设定的值比较，若小于设定值则终止迭代，聚类完成，否则继续迭代。 3.2 算法实现
图3 代码文件的组织结构
上图是本实验源码的组织结构，该项目包含五个Java 类。每个类的功能描述如下：
◆Cluster.java 类 该类定义了簇的结构，包含簇标志，簇成员和
簇中心点三个字段。该类的每一个实例对应于聚类过程中的一个簇。
◆DataItem.java类该类定义了数据对象的结构，主要包含数据对象名称(即植物名称)和数据对象字符串数组(即植物的分布区域)。该类的每一个实例对应于数据集中的一个数据对象。
◆Main.java类该类是程序的核心类，主要功能是执行聚类过程，包括中心点的选取与更新，计算各个数据对象与中心点之间的距离并把其派分到最相似的簇等。
◆ReadData.java类该类主要功能是生成聚类过程适用的数据集，包括读取文件，数据预处理等。
◆Tools.java类该类是一个工具类，其中定义了多个程序中使用到的静态方法。
★Mian.java类中的核心代码：
(1) 随机选取中心点
public void setCenter_ran() {// 第一次，从数据集中随机选取中心点
beginTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("聚类过程开始,开始于:" +
Tools.currentTime());
Random ran = new Random();
int order = 0;// 随机选取中心点
while (this.center.size() < numOfCluster) {
数据挖掘考试题目——聚类 一、填空题 1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。 2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。 3、DBSCAN算法的优点是_______、__________________________。 4、DBSCAN算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。 5、DBSCAN算法的参数有：___________、____________。 6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类：__________、__________，它常采用的指标为__________。 7、簇的有效性的监督度量通常称为___________，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程度主要借助____________。 8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是__________。 9、DBSCAN算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。 10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。 答案： 1、核心点边界点噪声点 2、O(n2) O(n) 3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇 4、高维数据变密度的 5、EPS MinPts 6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE) 7、外部指标监督指标的熵 8、块对角的 9、点到它的第K个最近邻的距离（K-距离） 10、非监督 二、选择题 1、DBSCAN算法的过程是（B）。 ①删除噪声点。 ②每组连通的核心点形成一个簇。 ③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。 ④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。 ⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。 A：①②④⑤③ B：③①⑤②④ C：③①②④⑤ D：①④⑤②③ 2、如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为（C）。 A O(m) B O(mlogm) C O(m2) D O(logm) 3、在基本DBSCAN的参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数（B）。 A Eps B MinPts C 质心 D 边界
模拟电子技术课程设计报告设计题目：直流稳压电源设计 专业电子信息科学与技术 班级电信092 学号 200916022230 学生姓名夏惜 指导教师王瑞 设计时间2010-2011学年上学期 教师评分 2010年月日
昆明理工大学津桥学院模拟电子技术课程设计 目录 1.概述 (2) 1.1直流稳压电源设计目的 (2) 1.2课程设计的组成部分 (2) 2.直流稳压电源设计的内容 (4) 2.1变压电路设计 (4) 2.2整流电路设计 (4) 2.3滤波电路设计 (8) 2.4稳压电路设计 (9) 2.5总电路设计 (10) 3.总结 (12) 3.1所遇到的问题，你是怎样解决这些问题的12 3.3体会收获及建议 (12) 3.4参考资料（书、论文、网络资料） (13) 4.教师评语 (13) 5.成绩 (13)
昆明理工大学津桥学院模拟电子技术课程设计 1.概述 电源是各种电子、电器设备工作的动力，是自动化不可或缺的组成部分，直流稳压电源是应用极为广泛的一种电源。直流稳压电源是常用的电子设备，它能保证在电网电压波动或负载发生变化时，输出稳定的电压。一个低纹波、高精度的稳压源在仪器仪表、工业控制及测量领域中有着重要的实际应用价值。 直流稳压电源通常由变压器、整流电路、滤波电路、稳压控制电路所组成，具有体积小，重量轻，性能稳定可等优点，电压从零起连续可调，可串联或关联使用，直流输出纹波小，稳定度高，稳压稳流自动转换、限流式过短路保护和自动恢复功能，是大专院校、工业企业、科研单位及电子维修人员理想的直流稳压电源。适用于电子仪器设备、电器维修、实验室、电解电镀、测试、测量设备、工厂电器设备配套使用。几乎所有的电子设备都需要有稳压的电压供给，才能使其处于良好的工作状态。家用电器中的电视机、音响、电脑尤其是这样。电网电压时高时低，电子设备本身耗供电造成不稳定因家。解决这个不稳定因素的办法是在电子设备的前端进行稳压。 直流稳压电源广泛应用于国防、科研、大专院校、实验室、工矿企业、电解、电镀、充电设备等的直流供电。 1.1直流稳压电源设计目的 （1）、学习直流稳压电源的设计方法； （2）、研究直流稳压电源的设计方案； （3）、掌握直流稳压电源的稳压系数和内阻测试方法。 1.2课程设计的组成部分 1.2.1 设计原理
课程设计报告模板(）
————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期： ?
课程设计（论文)任务书 软件学院软件+电商专业0９级（2）班 一、课程设计(论文)题目基本模型机设计与实现 二、课程设计（论文）工作自２01１年6月 20 日起至2011年 6月 2４日止。 三、课程设计(论文) 地点：计算机组成原理实验室(５#３0１） 四、课程设计(论文)内容要求： 1.课程设计的目的 通过课程设计的综合训练，在掌握部件单元电路实验的基础上，进一步掌握整机 概念。培养学生实际分析问题、解决问题和动手能力,最终目标是想通过课程设计的形式，帮助学生系统掌握该门课程的主要内容，更好地完成教学任务。 ２.课程设计的任务及要求 １）基本要求? （１）课程设计前必须根据课程设计题目认真查阅资料; (２）实验前准备好实验程序及调试时所需的输入数据； （３)实验独立认真完成; (4)对实验结果认真记录,并进行总结和讨论。 2）课程设计论文编写要求 (1)按照书稿的规格撰写打印课设论文 (2）论文包括目录、绪论、正文、小结、参考文献、附录等 (3）正文中要有问题描述、实验原理、设计思路、实验步骤、调试过程与遇到问题的解决方法、总结和讨论等 （4）课设论文装订按学校的统一要求完成 ３)课设考核 从以下几方面来考查:
（1）出勤情况和课设态度； (2)设计思路； （３）代码实现； （４)动手调试能力； (5)论文的层次性、条理性、格式的规范性。 ４）参考文献 [１］王爱英．计算机组成与结构［M]. 北京：清华大学出版社, 200７. [2] 王爱英. 计算机组成与结构习题详解与实验指导[M]. 北京：清华大学出版社, 2007. 5)课程设计进度安排 内容天数地点 构思及收集资料１图书馆 实验与调试 3 实验室 撰写论文 1 图书馆 6）任务及具体要求 设计实现一个简单的模型机，该模型机包含若干条简单的计算机指令,其中至少包括输入、输出指令，存储器读写指令，寄存器访问指令,运算指令,程序控制指令。学生须根据要求自行设计出这些机器指令对应的微指令代码,并将其存放于控制存储器，并利用机器指令设计一段简单机器指令程序。将实验设备通过串口连接计算机,通过联机软件将机器指令程序和编写的微指令程序存入主存中,并运行此段程序,通过联机软件显示和观察该段程序的运行，验证编写的指令和微指令的执行情况是否符 合设计要求，并对程序运行结果的正、误分析其原因。 学生签名: 亲笔签名 ２０1１年6月20 日 课程设计(论文)评审意见 (1）设计思路:优( ）、良（)、中( )、一般（）、差( ); （2）代码实现：优（）、良（)、中（）、一般（）、差(）;
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集
一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。
(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 重庆科技学院 《面向对象程序设计》课程设计报告 学院:_电气与信息工程学院_ 专业班级:计科1103 学生姓名:兰倩学号: 设计地点（单位）________计算机自主学习中心 ________ __ 设计题目:___公司员工信息管理系统设计___________________ 完成日期： 2013 年1月18日 指导教师评语: ______________________ _________________ __________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ _____________________________________ __________ _ 成绩（五级记分制）:______ __________
指导教师（签字）:________ ________ 重庆科技学院 课程设计任务书 设计题目：公司员工信息管理系统设计
2013年1月1日
摘要 本程序是能够对公司人员进行管理，而公司需要存储的是雇员的编号、姓名、性别、所在部门、级别，并进行对工资的计算。其中，雇员分为经理、技术人员、销售人员和销售经理。而日常生活中的人员管理有添加、查询、显示、编辑、删除和统计等基本功能。该程序也同样拥有这些功能。在程序运行开始，系统将首先进行的是从文件中读取数据，而只要管理人员正确的结束程序时，系统将自动保存所修改的数据。在系统运行中，必须按照提示进行操作，否则系统报错，而往往操作人员只有6次机会，若连续6次操作失败，该界面将自动退出，若该页面为主页面，则退出该系统。 关键字：公司管理雇员数据
1.正文 (1)引言 ①.程序设计的背景 21世纪的重要特征是数字化、网络化和信息化。自从上个世界90年代以后，以因特网为代表的计算机网络得到了飞速的发展，已从最初的教育科研网络发展成为商业网络，并已成为仅次于全球网的世界第二大网络。很多人认为现在已经是互联网的时代，这是因为互联网正在并继续改变着我们的工作和生活的各个方面，加速了全球信息革命的进程。现在人们的生活、工作、学习和交往都已经离不开因特网，互联网成为全球通信与贸易的重要工具。网上购物系统正在成为人们日益信赖的购物平台，其以优越的方便快捷性、实用性、可获得性等特性获得越来越多人的青睐，网上购物逐渐成为很多人购物的主要途径。另外，随着计算机身份认证技术、数字签名、数据库安全、数字水印、信息隐藏、入侵检测、防火墙等网络安全技术的发展使得网上购物的环境越来越安全，大型的合理构建，政府机构完备的法律制度都极大的保证了网上购物的安全性，提高了顾客的信任度，使得网络购物更加普及。作为当代的大学生，网络更是贯穿于我们的生活，加上年轻人乐于尝试新生事物的心理趋向也让我们对于网上购物有了更多了解并参与其中。基于对网络购物环境的理解，结合自己的网络购物的体会，本小组成员进行了此次课程设计，基本上实现了简单的基于Java平台的JSP电子商务设计（电脑购物B2C模式的电子商务）。 ②.程序设计的需求分析 本电子商务总体基于Java，利用服务器端动态网页开发的JSP技术，辅以客户端动态网页开发的Javascript技术，主要设计实现以下功能： 1.前台销售，包括以下内容： 1)用户注册: 显示注册界面，通过Javascript技术判断用户填写的注册信息是否规X，用户名是否已经存在、填写的密码是否一致、Email是否为正确格式等等。用户确认所填注册信息并通过验证后，将注册信息添加到数据库中的userInfo表中。 2)用户登录 用户输入用户名和密码后，检验所输入的用户名和密码是否与数据库中的用户名和密码一
目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (3) 3.2.1数据仓库数据集 (3) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 4.1数据预处理 (4) 4.1.1描述性数据汇总 (4) 4.2决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12)
1. 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
一、填空题 1.Web挖掘可分为、和3大类。 2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征 4个方面。 3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行。 4.噪声数据处理的方法主要有、和。 5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。 6.评价关联规则的2个主要指标是和。 7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。 8.决策树是用作为结点，用作为分支的树结构。 9.关联可分为简单关联、和。 10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。 11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步 骤。 12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。 13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏 差分析7个方面。 14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络 3种。 15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化。 16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。 17.数据预处理的主要内容(方法)包括、、和数据归约等。 18.平滑分箱数据的方法主要有、和。 19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。 20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。 21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。 22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建 立在和技术之上。 23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。 24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。 25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。 26.遗传算法包括、、3个基本算子。 27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合 类型等。 28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。 29.基于划分的聚类算法有和。
机器人课程设计报告范例
**学校 机器人课程设计名称 院系电子信息工程系 班级10电气3 姓名谢士强 学号107301336 指导教师宋佳
目录 第一章绪论 (2) 1.1课程设计任务背景 (2) 1.2课程设计的要求 (2) 第二章硬件设计 (3) 2.1 结构设计 (3) 2.2电机驱动 (4) 2.3 传感器 (5) 2.3.1光强传感器 (5) 2.3.2光强传感器原理 (6) 2.4硬件搭建 (7) 第三章软件设计 (8) 3.1 步态设计 (8) 3.1.1步态分析： (8) 3.1.2程序逻辑图： (9) 3.2 用NorthStar设计的程序 (10) 第四章总结 (12) 第五章参考文献 (13)
第一章绪论 1.1课程设计任务背景 机器人由机械部分、传感部分、控制部分三大部分组成．这三大部分可分成驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人一环境交互系统、人机交互系统、控制系统六个子系统现在机器人普遍用于工业自动化领域，如汽车制造，医疗领域，如远程协助机器人，微纳米机器人，军事领域，如单兵机器人，拆弹机器人，小型侦查机器人（也属于无人机吧），美国大狗这样的多用途负重机器人，科研勘探领域，如水下勘探机器人，地震废墟等的用于搜查的机器人，煤矿利用的机器人。如今机器人发展的特点可概括为：横向上，应用面越来越宽。由95%的工业应用扩展到更多领域的非工业应用。像做手术、采摘水果、剪枝、巷道掘进、侦查、排雷，还有空间机器人、潜海机器人。机器人应用无限制，只要能想到的，就可以去创造实现；纵向上，机器人的种类会越来越多，像进入人体的微型机器人，已成为一个新方向，可以小到像一个米粒般大小；机器人智能化得到加强，机器人会更加聪明 1.2课程设计的要求 设计一个机器人系统，该机器人可以是轮式、足式、车型、人型，也可 以是仿其他生物的，但该机器人应具备的基本功能为：能够灵活行进，能感知光源、转向光源并跟踪光源；另外还应具备一项其他功能，该功能可自选（如亮灯、按钮启动、红外接近停止等）。 具体要求如下： 1、根据功能要求进行机械构型设计，并用实训套件搭建实物。 2、基于实训套件选定满足功能要求的传感器； 3、设计追光策略及运动步态； 4、用NorthStar设计完整的机器人追光程序；
数据仓库与数据挖掘课 程设计 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
目录 1. 绪论 (2) 项目背景 (2) 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 数据仓库 (2) 数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 数据仓库的设计 (3) 数据仓库的概念模型设计 (3) 数据仓库的逻辑模型设计 (3) 数据仓库的建立 (3) 数据仓库数据集 (3) 建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 数据预处理 (4) 描述性数据汇总 (4) 决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12) 1. 绪论 项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。
2 数据库仓库与数据集的概念介绍 数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。 数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集 一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,
数据挖掘考试题 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
数据挖掘考试题 一．选择题 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 (单链) (全链) C.组平均方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C关联规则分析 D聚类 4.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是( ) 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( ) A.对噪声点和离群点敏感度比较小 B.擅长处理球状的簇 C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D.当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( ) A.具有全局优化目标函数 B.Group Average擅长处理球状的簇
C.可以处理不同大小簇的能力 D.Max对噪声点和离群点很敏感 7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( ) A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B.算法的终止条件是仅剩下一个簇 C.空间复杂度为()2m O D.具有全局优化目标函数 8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( ) 9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。 Average 10.对下图数据进行凝聚聚类操作，簇间相似度使用MAX计算，第二步是哪两个簇合并：( ) A.在{3}和{l,2}合并 B.{3}和{4,5}合并 C.{2,3}和{4,5}合并 D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并 二．填空题： 1.属性包括的四种类型：、、、。 2.是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值。 3. 基本凝聚层次聚类算法空间复杂度，时间复杂度，如果某个簇到其他所有簇的距离存放在一个有序表或堆中，层次聚类所需要的时间复杂度将为。 4. 聚类中，定义簇间的相似度的方法有（写出四 个）：、、、。 5. 层次聚类技术是第二类重要的聚类方法。两种层次聚类的基本方 法：、。 6. 组平均是一种界于和之间的折中方法。
Guangxi University of Science and Technology 课程设计报告 课程名称：算法与编程综合实习 课题名称： 姓名： 学号： 院系：计算机学院 专业班级：通信121 指导教师： 完成日期：2012年12月15日
目录 第1部分课程设计报告 (3) 第1章课程设计目的 (3) 第2章课程设计内容和要求 (4) 2.1 问题描述 (4) 2.2 设计要求 (4) 第3章课程设计总体方案及分析 (4) 3.1 问题分析 (4) 3.2 概要设计 (7) 3.3 详细设计 (7) 3.4 调试分析 (10) 3.5 测试结果 (10) 3.6 参考文献 (12) 第2部分课程设计总结 (13) 附录(源代码) (14)
第1部分课程设计报告 第1章课程设计目的 仅仅认识到队列是一种特殊的线性表是远远不够的，本次实习的目的在于使学生深入了解队列的特征，以便在实际问题背景下灵活运用它，同时还将巩固这种数据结构的构造方………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………..(省略)
第2章课程设计内容和要求 2.1问题描述： 迷宫问题是取自心理学的一个古典实验。在该实验中，把一只老鼠从一个无顶大盒子的门放入，在盒子中设置了许多墙，对行进方向形成了多处阻挡。盒子仅有一个出口，在出口处放置一块奶酪，吸引老鼠在迷宫中寻找道路以到达出口。对同一只老鼠重复进行上述实验，一直到老鼠从入口走到出口，而不走错一步。老鼠经过多次试验最终学会走通迷宫的路线。设计一个计算机程序对任意设定的矩形迷宫如下图A所示，求出一条从入口到出口的通路，或得出没有通路的结论。 图A 2.2设计要求： 要求设计程序输出如下： (1) 建立一个大小为m×n的任意迷宫（迷宫数据可由用户输入或由程序自动生成），并在屏 幕上显示出来； （2）找出一条通路的二元组（i,j）数据序列，（i,j）表示通路上某一点的坐标。 （3）用一种标志（如数字8）在迷宫中标出该条通路； （4）在屏幕上输出迷宫和通路； （5）上述功能可用菜单选择。
关于数据结构课程设计心得体会范文 心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。下面是小编搜集的关于数据结构课程设计心得体会范文，希望对你有所帮助。 关于数据结构课程设计心得体会(1) 这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，虽然上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。 数据结构可以说是计算机里一门基础课程，据结构可以说是计算机里一门基础课程，但我觉得我们一低计算机里一门基础课程定要把基础学扎实，定要把基础学扎实，然而这次短短的上机帮我又重新巩固了 c 语言知识，让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门语言知识让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门知识，纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。 纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我觉得很基础。刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错觉得很基础。 刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错调试代码的时候误，导致整个程序不能运行，然而开始的我还没从暑假的状导致整个程序不能运行，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，甚至想到了放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，经过无数次的检查程序错误的原因后慢慢懂得了耐心是一个人成功的必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，硬件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，必须懂得件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，硬件
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.下面哪种不属于数据预处理的方法？(D) A变量代换B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值 12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 13.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？(A) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 16. 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A 计数属性 B 离散属性C非对称的二元属性 D 对称属性 17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A嵌入 B 过滤 C 包装 D 抽样 18.下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A特征提取B特征修改C映射数据到新的空间D特征构造 22. 假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A 0.821 B 1.224 C 1.458 D 0.716 23.假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：(A) A 18.3 B 22.6 C 26.8 D 27.9 28. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是(C) A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照; C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容; D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合. 29. 关于基本数据的元数据是指: (D) A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息; B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息; C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息; D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.
智能系统开发课程设计 ￥ 通讯录信息管理系统 姓名张培琳 学院信息与电气工程学院 专业信息工程 ： 2011 年级 学号680 指导教师周树森 2014 年 12月5日
】 1 引言 (1) 课题背景 (1) 所用技术 (1) 2 系统分析 (2) 3 系统设计 (2) 结构分析 (2) 数据库设计 (3) 4 系统实现 (4) \ 步骤及截图 (4) 代码实现 (6) 5 结束语 (9)
学生信息管理系统 张培琳 （信息与电气工程学院，信息工程专业，2011级2班，680） 摘要：本文是一个通讯录信息管理系统，主要功能有后台管理员可以添加，删除修改联系人的信息，前台供用户使用的界面，用户可以根据姓名查询联系人的信息。 关键词：Eclipse；Python Django；数据库(mysql)；html； 1 引言 课题背景 通讯录已经成为是我们每个人日常不可或缺的一样东西。一个功能齐全、简单易用的通讯录信息管理系统能有效的减轻我们每个人记住联系人信息的负担，它的内容对于我们日常管理联系人来说都至关重要。所以通讯录信息管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。近年来，随着我们网络信息的发展我们每个人的社交的规模不断扩大，联系人数量急剧增加，有关的各种信息量也能成倍增长。面对庞大的信息量需要有通讯录信息管理系统来提高管理工作的效率。本系统主要用于联系人信息管理，总体任务是实现信息关系的系统化、规范化和自动化，其主要任务是用计算机对联系人各种信息进行日常管理，如查询、修改、增加、删除等，是通讯录信息的管理向着规范化、简单化、有效化的发展。 所用技术 Python是一种开源的、解析性的，面向对象的语言编程。它语法优雅，可读性强，让程序员注重功能实现，而非代码本身实现细节。现广泛运用于Web开发、运维自动化、测试自动化及数据挖掘等多个行业和领域。Python语言有很大的优势：比Java、C++简单更易于使用；比PHP易懂易学并且用途更广；比Perl 更简洁的语法、更简单的设计，更具可读性、更易于维护，有助于减少Bug。但它的性能不如Java、C、C++这类编译性语言强大。因此本系统开发选用Python 语言编写。
一、名词解释 1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新 的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。 2.孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。 3.OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处 理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。 4.粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存 放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域 （如0－1）以提高数据挖掘效率的方法。规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。 6.关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。如果两项 或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。 7.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐 含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 8.OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数 据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。 9.ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维 关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。10.MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP存储结构，由许多经压缩的、类似 于多维数组的对象构成，并带有高度压缩的索引及指针结构，通过直接偏移计算进行存取。 11.数据归约：缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能 够得到和原始数据相同的分析结果。 12.广义知识：通过对大量数据的归纳、概括和抽象，提炼出带有普遍性的、概括 性的描述统计的知识。 13.预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数 据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。 14.偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离常规的异常现象， 如标准类外的特例，数据聚类外的离群值等。
安徽新华学院计算机网络课程设计 课程名称：企业局域网 院系：信息工程学院 年级专业：15计应（1）班 组长姓名：解明浩 学号：1532101117 指导教师：柳智慧
组员组成及工作任务分工
由于计算机与网络技术的特殊性，网络建设需要考虑以下一些因素：系统的先进性、体统的稳定性、系统的可扩展性、系统的可维护性、应用系统和网络系统的配合度、与外界网络的连通性、建设成本的可接受度等。 局域网（Local Area Network，LAN）是指传输距离有限，传输速率较高，以共享网络资源为主要目的的网络系统，它仅包括OSI参考模型的底部3层协议。将一个网络限制在物理上较小的区域之内，可以减少从网络上一台计算机发送数据到最远处计算机的时延。 虚拟局域网功能：VLAN（Virtual Local Area Network，虚拟局域网）是指在交换式局域网的基础上，采用网络管理软件构建的可跨越不同网段、不同网络的端到端的逻辑网络。一个VLAN组成一个逻辑子网，即一个逻辑广播域，它可以覆盖多个网络设备，允许处于不同地理位置的网络用户加入到一个逻辑子网中。同时，在同一台交换机上也可以划分多个VLAN。 关键词：网络虚拟局域网交换机VLAN
一需求分析 (1) 1.1背景分析 (1) 1.2特征及组建原则分析 (1) 1.2.1局域网特征 (1) 1.2.2 VLAN的概述 (2) 1.2.3局域网组建原则 (3) 1.3功能需求分析 (4) 二课程设计的详细分析 (7) 2.1局域网设备的准备 (7) 2.1.1常见的网络设备 (7) 2.1.2常见的网络传输介质 (8) 2.2 综合布线 (8) 2.3网络协议 (9) 2.4 网络拓扑设计方案 (10) 2.4.1层次拓扑结构 (10) 2.4.2 子网设计方案 (10) 2.5网络拓扑图 (12) 2.6划分IP地址与VLAN (12) 三设备的配置 (15) 3.1 交换机的配置 (15) 3.2 路由器的配置 (15) 四心得体会 (17) 参考文献 (18)
《软件工程》课程设计报告 课程设计题目： 电子科技大学中山学院计算机学院班级： 组长： 其他成员： 指导教师： 实验地点： 完成起止日期：1-16
目录 一、系统可行性研究报告....................................... 错误!未定义书签。 1．引言................................................... 错误!未定义书签。 2 现行系统调查............................................ 错误!未定义书签。 3 新系统概述.............................................. 错误!未定义书签。 4 可行性综合评述.......................................... 错误!未定义书签。 5．方案选择............................................... 错误!未定义书签。 6．项目进度计划（Software Project Schedule）.............. 错误!未定义书签。 二、需求规格说明书............................................ 错误!未定义书签。 1、用例模型（用例图）..................................... 错误!未定义书签。 2、用例文档描述........................................... 错误!未定义书签。 3、用例实现（时序图+类图）................................ 错误!未定义书签。 三、设计规格说明书............................................ 错误!未定义书签。 四、测试设计.................................................. 错误!未定义书签。 1、测试范围............................................... 错误!未定义书签。 2、测试覆盖设计........................................... 错误!未定义书签。 3、测试用例............................................... 错误!未定义书签。 五、工作总结.................................................. 错误!未定义书签。 1、本人在项目实现中的分工................................. 错误!未定义书签。 2、个人遇到的困难与获得的主要成果......................... 错误!未定义书签。 3、课程设计完成结果分析与个人小结......................... 错误!未定义书签。 六、附录...................................................... 错误!未定义书签。 1、软件配置............................................... 错误!未定义书签。 2、个人完成的程序模块..................................... 错误!未定义书签。 3、文档清单............................................... 错误!未定义书签。