附件2
中北大学经济与管理学院
实验报告
课程名称计量经济学学号学生姓名辅导教师
因此我国商品消费支出函数为y^=272.3635+0.755125x
R^2=0.983129,R~2=0.982102，相对应的t值分别为1.7057,32.3869
二、图形分析检验异方差性
⑴观察消费性支出（Y）与可支配收入（X）的相关图：SCAT X Y
从图中可以看出，随着可支配收入的增加，消费性支出的平均水平不断提高，但离散程
度不能明确看出，，故再进行如下检验
三、残差分析检验异方差性
首先将数据排序（命令格式为：SORT 解释变量），然后建立回归方程。在方程窗
图中显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。
四、对所估计的模型再进行White检验，观察异方差的调整情况
调整后的模型为y^=415.12+0.7513x
我院任课教师有实验课的均要求有实验报告，每个实验项目要求有一份实验报告，实验报告按照格式书写完毕后，经辅导实验的教师批改后按照实验室收集存档。
《数据挖掘》Weka实验报告 姓名＿学号＿ 指导教师 开课学期2015 至2016 学年 2 学期完成日期2015年6月12日
1.实验目的 基于https://www.doczj.com/doc/2f18861575.html,/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自https://www.doczj.com/doc/2f18861575.html,/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size （均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁），Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1-10，分类中2代表良性，4代表恶性。通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度；
数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验
结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：
系统设计实验报告——远程在线考试系统
目录软件需求说明书························1 引言··························· 1．1编写目的······················· 1．2背景························· 1．3定义························· 1．4参考资料······················· 2 程序系统的结构························ 3 程序设计说明·························
1引言 1．1编写目的 本文档的编写目的是为远程在线考试系统项目的设计提供： a．系统的结构、设计说明； b．程序设计说明； c. 程序（标识符）设计说明 1．2背景 随着网络技术的飞速发展，现在很多的大学及社会上其它的培训部门都已经开设了远程教育，并通过计算机网络实现异地教育。但是，远程教育软件的开发，就目前来说，还是处于起步的阶段。因此，构建一个远程在线考试系统，还是有很大的实际意义的。 根据用户提出的需求，本项目组承接该系统的开发工作 a．开发软件系统的名称：远程在线考试系统 b．本项目的任务提出者：福州大学软件学院 c．用户：各类大专院校学校、中小学校。 1．3定义 远程在线考试系统 远程在线考试系统是基于用Browser/Web模式下的，可以实现考试题库管理、多用户在线考试、自动阅卷功能的系统。
1．4参考资料 ?GB 8566 计算机软件开发规范 ?GB 8567 计算机软件产品开发文件编制指南?软件设计标准
《材料力学》课程实验报告纸 实验二：梁的纯弯曲正应力试验 一、实验目的 1、测定矩形截面梁在只受弯矩作用的条件下，横截面上正应力的大小随高 度变化的分布规律，并与理论值进行比较，以验证平面假设的正确性，即横截面上正应力的大小沿高度线性分布。 2、学习多点静态应变测量方法。 二：实验仪器与设备: ①贴有电阻应变片的矩形截面钢梁实验装置 1台 ②DH3818静态应变测试仪 1件 三、实验原理 （1）受力图 主梁材料为钢梁，矩形截面，弹性模量E=210GPa,高度h=40.0mm，宽度 b=15.2mm。旋动转轮进行加载，压力器借助于下面辅助梁和拉杆（对称分布）的传递，分解为大小相等的两个集中力分别作用于主梁的C、D截面。对主梁进行受力分析，得到其受力简图，如图1所示。 （2）内力图 分析主梁的受力特点，进行求解并画出其内力图，我们得到CD段上的剪力为零，而弯矩则为常值，因此主梁的CD段按理论描述，处于纯弯曲状态。主梁的内力简图，如图2所示。 Page 1 of 10
《材料力学》课程实验报告纸 （3）弯曲变形效果图（纵向剖面） （4）理论正应力 根据矩形截面梁受纯弯矩作用时，对其变形效果所作的平面假设，即横截面上只有正应力，而没有切应力（或0=τ），得到主梁纯弯曲CD 段横截面上任一高度处正应力的理论计算公式为 z i i I y M = 理论σ 其中，M 为CD 段的截面弯矩（常值），z I 为惯性矩， i y 为所求点至中性轴的距 离。 （5）实测正应力 测量时，在主梁的纯弯曲CD 段上取5个不同的等分高度处（1、2、3、4、5），沿着与梁的纵向轴线平行的方向粘贴5个电阻应变片，如图4所示。 在矩形截面梁上粘贴上如图5.3所示的2组电阻应变片，应变片1－5分别贴在横力弯曲区，6－10贴在纯弯曲区，同一组应变片之间的间隔距离相等。 Page 2 of 10
基于weka的数据分类分析实验报告 1实验基本内容 本实验的基本内容是通过使用weka中的三种常见分类方法（朴素贝叶斯，KNN和决策树C4.5）分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 2数据的准备及预处理 2.1格式转换方法 原始数据是excel文件保存的xlsx格式数据，需要转换成Weka支持的arff文件格式或csv文件格式。由于Weka对arff格式的支持更好，这里我们选择arff格式作为分类器原始数据的保存格式。 转换方法：在excel中打开“movie_given.xlsx”，选择菜单文件->另存为，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，保存类型选择“CSV（逗号分隔）”，保存，我们便可得到“total_data.csv”文件；然后，打开Weka的Exporler，点击Open file按钮，打开刚才得到的“total_data”文件，点击“save”按钮，在弹出的对话框中，文件名输入“total_data”，文件类型选择“Arff data files（*.arff）”，这样得到的数据文件为“total_data.arff”。 2.2如何建立数据训练集，校验集和测试集 数据的预处理过程中，为了在训练模型、评价模型和使用模型对数据进行预测能保证一致性和完整性，首先要把movie_given.xslx和test.xslx合并在一起，因为在生成arff文件的时候，可能会出现属性值不一样的情况，否则将为后来的测试过程带来麻烦。 通过统计数据信息，发现带有类标号的数据一共有100行，为了避免数据的过度拟合，必须把数据训练集和校验集分开，目前的拆分策略是各50行。类标号为‘female’的数据有21条，而类标号为‘male’的数据有79条，这样目前遇到的问题是，究竟如何处理仅有的21条female数据？为了能在训练分类模型时有更全面的信息，所以决定把包含21条female类标号数据和29条male类标号数据作为模型训练数据集，而剩下的另49条类标号类male的数据将全部用于校验数据集，这是因为在校验的时候，两种类标号的数据的作用区别不大，而在训练数据模型时，则更需要更全面的信息，特别是不同类标号的数据的合理比例对训练模型的质量有较大的影响。
Web应用程序设计综合实验报告题目：网上购物系统 学生姓名： XXX 学号： XXXXXXXXXXX 院（系）： XXXXXXX 专业： XXXXXXXXXX 指导教师： XXXXXXXXXX 2014 年 7月 6 日
1、选题背景 随着计算机技术的发展和网络人口的增加，网络世界也越来越广播，也越来越来越丰富，网上商城已经成为网上购物的一股潮流。互联网的跨地域性和可交互性使其在与传统媒体行业和传统贸易行业的竞争中是具有不可抗拒的优势。在忙碌丰富的社会生活中，人们开始追求足不出户就能买到心仪的商品，是越来越多的上网爱好者实现购物的一种方式，对于企业来说，网络交易能大大提高交易速度、节约成本。在这种形势下，传统的依靠管理人员人工传递信息和数据的管理方式就无法满足企业日益增长的业务需求，因而开发了这样一个具有前台后台的网上商城系统，以满足购物者和企业的需求。 因此这次毕业设计题目就以目前现有的网上商城系统为研究对象，研究一般的网上商城的业务流程，猜测其各个功能模块及其组合、连接方式，并分析其具体的实现方式，最后使用Java加web服务器和数据库完成一个网上商城系统的主要功能模块。通过这样一个设计，可以提高自己Java编程的水准，也练习了怎样构建一个完整的系统，从系统的需求分析到设计，直至编码、测试并运行，熟悉并掌握一个完整的Web开发流程，为今后工作打下基础。 1.1设计任务 从以下几个方面实现网络商城的基本功能： 1、用户部分： （1）用户的登录和注册，用户必须注册才能购物，注册时系统会对注册信息进行验证，进入系统或是结账时，用户可以进行登录，登录时，如果密码错误，系统会进行验证并提示错误。 （2）浏览商品，实现用户可以在网络商店中随意浏览商品，商品按类别分类，方便用户查找不同类别的商品 （3）购物车管理，能实现添加商品、删除商品、更新商品的功能。 （4）生成订单，查看购物车后单击下一步则生成订单信息表，一旦提交订单，则购物车就不能被改变。 2、管理员部分：
《数据分析》实验报告 班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重 年份 万元工业GDP 废气排放量 万元工业GDP 固体物排放量 万元工业GDP废 水排放量 环境污染治理投 资占GDP比重 （立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是 否服从同样的分布？
一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java 写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示 图1 ARFF格式数据集(iris.arff)
对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型，class属性为分类属性，表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 四、实验过程及结果 应用iris数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练出分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM分类 Weka 平台内部没有集成libSVM分类器，要使用该分类器，需要下载libsvm.jar并导入到Weka中。 用“Explorer”打开数据集“iris.arff”，并在Explorer中将功能面板切换到“Classify”。点“Choose”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”，选择LibSVM分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10，即十折交叉验证。然后点击“start”按钮：
《数据仓库与数据挖掘》 实验报告册 2013- 2014学年第一学期 班级： T1153-8 学号： 20110530816 姓名：焦永赞 授课教师：杨丽华实验教师：杨丽华 实验学时： 16 实验组号： 1 信息管理系
目录 实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用.. 3 实验二使用WEKA进行分类与预测 (114) 实验三使用WEKA进行关联规则与聚类分析 (22) 实验四数据挖掘算法的程序实现 (28)
实验一 Microsoft SQL Server Analysis Services的使用 实验类型：验证性实验学时：4 实验目的： 学习并掌握Analysis Services的操作，加深理解数据仓库中涉及的一些概念，如多维数据集，事实表，维表，星型模型，雪花模型，联机分析处理等。 实验内容： 在实验之前，先通读自学SQL SERVER自带的Analysis Manager概念与教程。按照自学教程的步骤，完成对FoodMart数据源的联机分析。建立、编辑多维数据集，进行OLAP操作，看懂OLAP的分析数据。 实验步骤（写主要步骤，可以打印）： 1、启动联机分析管理器：开始->程序－>Microsoft SQL Server－>Analysis Manager。 2、按照Analysis Service的自学教程完成对FoodMart数据源的联机分析。 3、在开始-设置-控制面板-管理工具-数据源（ODBC），数据源管理器中设置和源数据的 连接，“数据源名”为你的班级+学号+姓名，如T3730101张雨。 （1）打开管理工具中的数据源： （2）选择系统DNS
图书管理系统测试报告
1简介 1.1编写目的 本测试报告描述了对图书管理系统的压力测试和对登录和注册功能的黑盒 测试，根据测试结果指导开发人员对软件产品进行完善和优化，给用户提供一份 客观的软件质量报告。本方案的主要读者为软件开发项目管理者、软件工程师、系统维护工程师、测试工程师、客户代表等。 测试流程： 制定测试计划开发测试脚本创建测试场景分析测试结果监视性能指标运行场景测试1.2系统简介 项目名称：图书管理系统 项目简介：本项目探讨了一个基于J2的图书管理系统的设计和实现。基于 J2下的图书管理系统用语言开发处理程序，选择强大的作为开发工具，用交互式 网站界面设计技术( )开发前台界面，后台数据库选择。本系统实现了基本的对书 籍信息、读者信息、借阅信息、归还信息、查询信息进行管理和操作等功能，可 以满足普通用户、管理员的需求。
1.3术语和缩略词参考资料 1）响应时间：客户端从给服务器发送一个请求开始直到完全接受了服务器反馈信息为止，这期间所用的时间称为响应时间。 2）吞吐率：即应用系统在单位时间内完成的交易量，也就是在单位时间内，应用系统针对不同的负载压力，所能完成的交易数量。 3）点击率：每秒钟用户向服务器提交的请求数。 4）图书管理系统项目开发计划，需求规格说明书，概要设计说明书，详细设计说明书。 5）黑盒测试：英文是。又称功能测试或者数据驱动测试。 6）等价划分测试：等价划分测试是根据等价类设计测试用例的一种技术。
2测试概要 2.1测试用例设计 2.1.1黑盒测试： 1)边界值法 用边界值法设计用户注册测试用例： a)先等价划分 b)边界值分析
《纯弯曲梁的正应力实验》实验报告 一、实验目的 1.测定梁在纯弯曲时横截面上正应力大小和分布规律 2.验证纯弯曲梁的正应力计算公式 二、实验仪器设备和工具 3.XL3416 纯弯曲试验装置 4.力＆应变综合参数测试仪 5.游标卡尺、钢板尺 三、实验原理及方法 在纯弯曲条件下，梁横截面上任一点的正应力，计算公式为 σ= My / I z 式中M为弯矩，I z 为横截面对中性轴的惯性矩；y为所求应力点至中性轴的距离。 为了测量梁在纯弯曲时横截面上正应力的分布规律，在梁的纯弯曲段沿梁侧面不同高度，平行于轴线贴有应变片。 实验采用半桥单臂、公共补偿、多点测量方法。加载采用增量法，即每增加等量的载荷△P，测出各点的应变增量△ε，然后分别取各点应变增量的平均值△ε实i，依次求出各点的应变增量 σ实i=E△ε实i 将实测应力值与理论应力值进行比较，以验证弯曲正应力公式。 四、实验步骤 1.设计好本实验所需的各类数据表格。 2.测量矩形截面梁的宽度b和高度h、载荷作用点到梁支点距离a及各应变 片到中性层的距离y i 。见附表1 3.拟订加载方案。先选取适当的初载荷P 0（一般取P =10％P max 左右），估 算P max （该实验载荷范围P max ≤4000N），分4～6级加载。 4.根据加载方案，调整好实验加载装置。
5. 按实验要求接好线，调整好仪器，检查整个测试系统是否处于正常工作状态。 6. 加载。均匀缓慢加载至初载荷P 0，记下各点应变的初始读数；然后分级 等增量加载，每增加一级载荷，依次记录各点电阻应变片的应变值εi ，直到最终载荷。实验至少重复两次。见附表2 7. 作完实验后，卸掉载荷，关闭电源，整理好所用仪器设备，清理实验现场，将所用仪器设备复原，实验资料交指导教师检查签字。 附表1 （试件相关数据） 附表2 （实验数据） 载荷 N P 500 1000 1500 2000 2500 3000 △P 500 500 500 500 500 各 测点电阻应变仪读数 με 1 εP -33 -66 -99 -133 -166 △εP -33 -33 -34 -33 平均值 -33.25 2 εP -16 -3 3 -50 -67 -83 △εP -17 -17 -17 -16 平均值 16.75 3 εP 0 0 0 0 0 △εP 0 0 0 0 平均值 0 4 εP 1 5 32 47 63 79 △εP 17 15 1 6 16 平均值 16 5 εP 32 65 9 7 130 163 △εP 33 32 33 33 平均值 32.75 五、实验结果处理 1. 实验值计算 根据测得的各点应变值εi 求出应变增量平均值△εi ，代入胡克定律计算 各点的实验应力值，因1με=10-6ε，所以 各点实验应力计算： 应变片至中性层距离（mm ） 梁的尺寸和有关参数 Y 1 －20 宽 度 b = 20 mm Y 2 －10 高 度 h = 40 mm Y 3 0 跨 度 L = 620mm （新700 mm ） Y 4 10 载荷距离 a = 150 mm Y 5 20 弹性模量 E = 210 GPa （ 新206 GPa ） 泊 松 比 μ= 0.26 惯性矩I z =bh 3/12=1.067×10-7m 4 =106667mm 4
数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出：
方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689
1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00
标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验
基于w e k a的数据分类分析实验报告1 实验目的 （1）了解决策树C4.5和朴素贝叶斯等算法的基本原理。 （2）熟练使用weka实现上述两种数据挖掘算法，并对训练出的模型进行测试和评价。 2 实验基本内容 本实验的基本内容是通过基于weka实现两种常见的数据挖掘算法（决策树C4.5和朴素贝叶斯），分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 3 算法基本原理 （1）决策树C4.5 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。C4.5由J.Ross Quinlan在ID3 的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。 从ID3算法中衍生出了C4.5和CART两种算法，这两种算法在数据挖掘中都非常重要。 属性选择度量又称分裂规则，因为它们决定给定节点上的元组如何分裂。属性选择度量提供了每个属性描述给定训练元组的秩评定，具有最好度量得分的属性被选作给定元组的分裂属性。目前比较流行的属性选择度量有--信息增益、增益率和Gini指标。
综合实验报告 实验名称自动控制系统综合实验 题目 指导教师 设计起止日期2013年1月7日～1月18日 系别自动化学院控制工程系 专业自动化 学生姓名 班级 学号 成绩
前言 自动控制系统综合实验是在完成了自控理论，检测技术与仪表，过程控制系统等课程后的一次综合训练。要求同学在给定的时间内利用前期学过的知识和技术在过程控制实验室的现有设备上，基于mcgs组态软件或step7、wincc组态软件设计一个监控系统，完成相应参数的控制。在设计工作中，学会查阅资料、设计、调试、分析、撰写报告等，达到综合能力培养的目的。
目录 前言 (2) 第一章、设计题目 (4) 第二章、系统概述 (5) 第一节、实验装置的组成 (5) 第二节、MCGS组态软件 (11) 第三章、系统软件设计 (14) 实时数据库 (14) 设备窗口 (16) 运行策略 (19) 用户窗口 (21) 主控窗口 (30) 第四章、系统在线仿真调试 (32) 第五章、课程设计总结 (38) 第六章、附录 (39) 附录一、宇光智能仪表通讯规则 (39)
第一章、设计题目 题目1 单容水箱液位定值控制系统 选择上小水箱、上大水箱或下水箱作为被测对象，实现对其液位的定值控制。 实验所需设备：THPCA T-2型现场总线控制系统实验装置（常规仪表侧），水箱装置，AT-1挂件，智能仪表，485通信线缆一根（或者如果用数据采集卡做，AT-4 挂件，AT-1挂件、PCL通讯线一根）。 实验所需软件：MCGS组态软件 要求： 1.用MCGS软件设计开发，包括用户界面组态、设备组态、数据库组态、策略组态等，连接电路， 实现单容水箱的液位定值控制； 2.施加扰动后，经过一段调节时间，液位应仍稳定在原设定值； 3.改变设定值，经过一段调节时间，液位应稳定在新的设定值。
实验一 复合材料弯曲强度测定 一、实验目的 了解复合材料弯曲强度的意义和测试方法，掌握用电子万能试验机测试聚合物材料弯曲性能的实验技术。 二、实验原理 弯曲是试样在弯曲应力作用下的形变行为。弯曲负载所产生的盈利是压缩应力和拉伸应力的组合，其作用情况见图1所示。表征弯曲形变行为的指标有弯曲应力、弯曲强度、弯曲模量及挠度等。 弯曲强度f σ，也称挠曲强度（单位MPa ），是试样在弯曲负荷下破裂或达到规定挠度时能承受的最大应力。挠度s 是指试样弯曲过程中，试样跨距中心的顶面或底面偏离原始位置的距离（㎜）。弯曲应变f ε是试样跨度中心外表面上单元长度的微量变化，用无量纲的比值或百分数表示。挠度和应变的关系为：h L s f 62ε=（L 为试样跨度，h 为试样厚度）。 当试样弯曲形变产生断裂时，材料的极限弯曲强度就是弯曲强度，但是，有些聚合物在发生很大的形变时也不发生破坏或断裂，这样就不能测定其极限弯曲强度，这时，通常是以试样外层纤维的最大应变达到5%时的应力作为弯曲屈服强度。 与拉伸试验相比，弯曲试验有以下优点。假如有一种用做梁的材料可能在弯曲时破坏，那么对于设计或确定技术特性来说，弯曲试验要比拉伸试验更适用。制备没有残余应变的弯曲试样是比较容易的，但在拉伸试样中试样的校直就比较困难。弯曲试验的另一优点是在小应变下，实际的形变测量大的足以精确进行。 弯曲性能测试有以下主要影响因素。 ① 试样尺寸和加工。试样的厚度和宽度都与弯曲强度和挠度有关。 ② 加载压头半径和支座表面半径。如果加载压头半径很小，对试样容易引起较大的剪切力而影响弯曲强度。支座表面半径会影响试样跨度的准确性。 ③ 应变速率。弯曲强度与应变速率有关，应变速率较低时，其弯曲强度也偏低。 ④ 试验跨度。当跨厚比增大时，各种材料均显示剪切力的降低，可见用增大跨厚比可减少剪切应力，使三点弯曲更接近纯弯曲。 ⑤ 温度。就同一种材料来说，屈服强度受温度的影响比脆性强度大。 三、实验仪器 WDW1020型电子万能试验机 图1 支梁受到力的作用而弯曲的情况
基于weka 的数据分类分析实验报告1实验目的 （1）了解决策树C4.5 和朴素贝叶斯等算法的基本原理。 （2）熟练使用weka 实现上述两种数据挖掘算法，并对训练出的模型进行测试和评价。 2实验基本内容 本实验的基本内容是通过基于weka 实现两种常见的数据挖掘算法（决策树C4.5 和朴素贝叶斯），分别在训练数据上训练出分类模型，并使用校验数据对各个模型进行测试和评价，找出各个模型最优的参数值，并对模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 3算法基本原理 （1）决策树C4.5 C4.5 是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5 的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。C4.5 由J.Ross Quinlan 在ID3 的基础上提出的。ID3 算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点（非树叶节点）表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，而每个树叶节点存放一个类标号。一旦建立好了决策树，对于一个未给定类标号的元组，跟踪一条有根节点到叶节点的路径，该叶节点就存放着该元组的预测。决策树的优势在于不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测性的知识发现。
从ID3 算法中衍生出了C4.5 和CART两种算法，这两种算法在数据挖掘中都非常重要。 属性选择度量又称分裂规则，因为它们决定给定节点上的元组如何分裂。属性选择度量提供了每个属性描述给定训练元组的秩评定，具有最好度量得分的属性被选作给定元组的分裂属性。目前比较流行的属性选择度量有-- 信息增益、增益率和Gini 指标。 (2)朴素贝叶斯 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1)设x={a_1,a_2,...,a_m} 为一个待分类项，而每个a 为x 的一个特征属性。 2)有类别集合C={y_1,y_2,...,y_n} 。 3)计算 P(y_1|x),P(y_2|x),...,P(y_n|x) 。 4)如果 P(y_k|x)=max{P(y_1|x),P(y_2|x),...,P(y_n|x)} ，则x in y_k 。 那么现在的关键就是如何计算第3 步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1)找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。
实验二：梁的纯弯曲正应力试验 一、实验目的 1、测定矩形截面梁在只受弯矩作用的条件下，横截面上正应力的大小随高度 变化的分布规律，并与理论值进行比较，以验证平面假设的正确性，即横截面上正应力的大小沿高度线性分布。 2、学习多点静态应变测量方法。 二：实验仪器与设备: ①贴有电阻应变片的矩形截面钢梁实验装置 1台 ②DH3818静态应变测试仪 1件 三、实验原理 （1）受力图 主梁材料为钢梁，矩形截面，弹性模量E=210GPa,高度h=40.0mm，宽度 b=15.2mm。旋动转轮进行加载，压力器借助于下面辅助梁和拉杆（对称分布）的传递，分解为大小相等的两个集中力分别作用于主梁的C、D截面。对主梁进行受力分析，得到其受力简图，如图1所示。 （2）力图 分析主梁的受力特点，进行求解并画出其力图，我们得到CD段上的剪力为零，而弯矩则为常值，因此主梁的CD段按理论描述，处于纯弯曲状态。主梁的力简图，如图2所示。 Page 1 of 10
（3）弯曲变形效果图（纵向剖面） （4）理论正应力 根据矩形截面梁受纯弯矩作用时，对其变形效果所作的平面假设，即横截面上只有正应力，而没有切应力（或0=τ），得到主梁纯弯曲CD 段横截面上任一高度处正应力的理论计算公式为 z i i I y M = 理论σ 其中，M 为CD 段的截面弯矩（常值），z I 为惯性矩， i y 为所求点至中性轴的距 离。 （5）实测正应力 测量时，在主梁的纯弯曲CD 段上取5个不同的等分高度处（1、2、3、4、5），沿着与梁的纵向轴线平行的方向粘贴5个电阻应变片，如图4所示。 在矩形截面梁上粘贴上如图5.3所示的2组电阻应变片，应变片1－5分别贴在横力弯曲区，6－10贴在纯弯曲区，同一组应变片之间的间隔距离相等。 Page 2 of 10
数据挖掘-WEKA 实验报告一 姓名及学号：杨珍20131198 班级：卓越计科1301 指导老师：吴珏老师
一、实验内容 1、Weka 工具初步认识（掌握weka程序运行环境） 2、实验数据预处理。（掌握weka中数据预处理的使用） 对weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件，进行一下操作。 1）、加载数据，熟悉各按钮的功能。 2）、熟悉各过滤器的功能，使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。 3）、使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity 属性值为high的全部实例。 4）、使用离散化技术对数据集glass.arrf中的属性RI和Ba进行离散化（分别用等宽，等频进行离散化）。 (1)打开已经安装好的weka,界面如下，点击openfile即可打开weka自带测试用例数据集weather.nominal.arrf文件
(2)打开文件之后界面如下： (3)可对数据进行选择，可以全选，不选，反选等，还可以链接数据库，对数
据进行编辑，保存等。还可以对所有的属性进行可视化。如下图： (4)使用过滤器Remove、Add对数据集进行操作。
(5)点击此处可以增加属性。如上图，增加了一个未命名的属性unnamed.再点击下方的remove按钮即可删除该属性. (5)使用weka.unsupervised.instance.RemoveWithValue过滤器去除humidity属性值为high的全部实例。 没有去掉之前： (6)去掉其中一个属性之后：
1. 下列说法错误的是 C. Datanode执行比如打开、关闭、重命名文件操作 C. Datanode全权负责数据块的复制 D. Reduce的数目不可以是0 D. Common 没有提供文件系统 A. JobServer是用户作业和JobTracker交互的主要接口 A. MapReduce中maper conbiner reducer 缺一不可 2. 关于基于Hadoop的MapReduce编程的环境配置，下面哪一步是不必要的 C. 配置Eclipse 3. Hadoop的优势不包括（） D. 实时的 4. 关于HDFS 命令错误的是（） C. cp：返回到上一级目录 5. hbase是建立在__之上的分布式数据库。 C. hadoop
6. hbase体系架构中，由__完成域分配任务。 hbasemaster 7. hbase体系架构中，由__完成域分割任务。 hregionsever 8. 为了启动hive，我们必须在路径里安装有hadoop或者__。 export HADOOP_HOME=hadoop-install-dir 9. 下面哪一个原型系统是不被Hive支持的__. 字符型 10. INT整数型有多少个字节_4_。 11. Hive查询语言中的算术操作符的返回结果是__类型的。 Number 12. 下面哪种操作是不被Hive查询语言所支持的__。 在一个表格中添加索引。 13. 注意到Hive只支持等值连接。最好把最大的表格放在连接的__端以得到最好的表现。 最右
14. Cassandra的客户端需要使用什么服务开发框架制作？ Thrift 15. 在Cassandra里，相同的ColumnFamily中什么的名字必须唯一？Column 16. 在下列选项中，Cassandra产生覆盖时是由哪个决定的？Timestamp 17. Gluster 平台在3.0版本之后加入了新的功能?自愈功能，作为一个数据管理者，你应该非常欢迎这个功能，同时你也需要了解这项新功能，下面那个不是自愈功能的特点： 难以处理细节事件 18. 接上，在服务器管理中，你不能： 修改卷 19. 如果你接触过某一编程语言的话，你对关键字一定不会陌生，标准C++就有70多个关键字，在Gluster平台的translatior内也有关键字，type就是其中之一。看下面这段volume bricks type cluster/replicate subvolumes client0 client1 end-volume 你能从中得出什么信息，下面哪项是错误的？（红色是不能选的！！）
竭诚为您提供优质文档/双击可除纯弯曲正应力分布实验报告 篇一：弯曲正应力实验报告 一、实验目的 1、用电测法测定梁纯弯曲时沿其横截面高度的正应变（正应力）分布规律； 2、验证纯弯曲梁的正应力计算公式。 3、初步掌握电测方法，掌握1/4桥，1/2桥，全桥的接线方法，并且对试验结果及误差进行比较。 二、实验仪器和设备 1、多功能组合实验装置一台； 2、Ts3860型静态数字应变仪一台； 3、纯弯曲实验梁一根。 4、温度补偿块一块。三、实验原理和方法 弯曲梁的材料为钢，其弹性模量e=210gpa，泊松比μ =0.29。用手转动实验装置上面的加力手轮，使四点弯上压 头压住实验梁，则梁的中间段承受纯弯曲。根据平面假设和纵向纤维间无挤压的假设，可得到纯弯曲正应力计算公式为：?? m
yIx 式中：m为弯矩；Ix为横截面对中性轴的惯性矩；y为所求应力点至中性轴的距离。由上式可知，沿横截面高度正应力按线性规律变化。 实验时采用螺旋推进和机械加载方法，可以连续加载，载荷大小由带拉压传感器的电子测力仪读出。当增加压力?p 时，梁的四个受力点处分别增加作用力?p/2，如下图所示。 为了测量梁纯弯曲时横截面上应变分布规律，在梁纯弯曲段的侧面各点沿轴线方向布置了3片应变片，各应变片的粘贴高度见弯曲梁上各点的标注。此外，在梁的上表面和下表面也粘贴了应变片。 如果测得纯弯曲梁在纯弯曲时沿横截面高度各点的轴 向应变，则由单向应力状态的虎克定律公式??e?，可求出各点处的应力实验值。将应力实验值与应力理论值进行比较，以验证弯曲正应力公式。 σ实=eε 式中e是梁所用材料的弹性模量。 实 图3-16 为确定梁在载荷Δp的作用下各点的应力，实验时，可采用“增量法”，即每增加等量的载荷Δp测定各点相应的应变增量一次，取应变增量的平均值Δε