Materials Studio6.0
是Materials Studio 软件的最新版本。
作为全球最大的分子模拟软件提供商Accelrys 公司关于材料行为模拟及性质计算的唯一工具软件——Materials Studio 集成了目前分子模拟领域的各种先进方法和优异的建模及可视化分析工具。基于最新的 6.0版本，研究人员可以更好地对几乎所有种类的材料进行模拟，包括药物、催化剂、聚合物和复合材料、金属和合金、电池和燃料电池，纳米材料等等。
Materials Studio6.0中引入了丰富的新功能，这些功能可以帮助研究人员更好地预测材料性能，并对各种材料体系进行虚拟筛选实验。 MS6.0的主要优越性： ? 更快、更准确地预测金属、有机物、稀土和磁性材料的性质； ? 能够预测各种盐类、晶体、高分子材料、金属氧化物、电子及半导体材料的更多性能参数；
? 增强的图形性能带来的更好的用户体验；
? 脚本工具改进所带来的重复工作流程的简化；
? 引入了全新的DFTB+模块，它兼具量子力学方法的准确性和经验方法的高效性，可以研究更大且更接近于真实的分子体系。
MS6.0各模块的新特性
量子力学模块
DFTB+
基于密度泛函的紧束缚方法: 融合了量子力学计算的准确性和半经验方法的高效性，从而可以模拟更大的体系，例如：纳米团簇、颗粒等；
功能：单点能计算、结构优化和分子动力学计算；
参数: 已有的参数包括CH、CHNO以及SiGeH，对于其它体系的未知参数，DFTB+包含一个参数化工具，帮助使用者生成新的参数；
电子性能：可计算能带结构、电子态密度、电子密度或者分子轨道。
CASTEP
Linear response：扩展至金属体系的计算。可以准确地计算金属的振动性质，改进对金属相转变、中子衍射和非弹性X-ray衍射的模拟；
精度提高：优化过的OTFG赝势提高了对稀土材料体系的模拟精度；
LDA+U和有限位移法：LDA+U的方法扩展至声子的计算，新版本中，将可以和有限位移法结合，改善强关联磁性材料振动性能的预测。
DMol3
B3LYP: 新的交换相关函数，提高了分子体系的模拟精度；
Raman光谱: 对分子的拉曼光谱进行预测，可用于分子结构的分析和筛选；
TD-DFT: 扩展了对开壳层体系UV-vis光谱，非线性光学性质的预测；
Dipole correction: 改善层状结构的相关计算，特别是表面吸附、非均相催化的计算精度；BSSE(basis set superposition error): 允许使用者进行BSSE修正，提高对弱相互作用的模拟精度。
ONETEP
电场: 可以考虑电场对于材料体系的影响；
色散修正：添加了色散修正，提高了对蛋白质和分子晶体等有机体系的能量和结构计算的精度。LDA+U: 添加了LDA+U选项，改善对强关联体系的研究。
BLYP&XLYP: 新的交换相关函数BLYP以及XLYP。
Qmera(量子力学/分子力学杂化方法)
TD-DFT: 允许基于TD-DFT对体系中的量子力学区域进行UV-vis光谱及非线性光学性质预测；Dynamic: 动力学功能向普通用户开放；
B3LYP: 量子力学部分增加两个新的交换相关函数，参见DMol3部分的介绍。
分子力学及动力学模块
Forcite Plus模块
PCFF&CVFF: 支持对CVFF和PCFF力场的编辑；
Shearing：允许模拟块体的剪切，得到体系的剪切粘度;
NHL: 增加了新的控温函数Nosé-Hoover-Langevin(NHL)，它具有比Nosé方法更快的收敛速度，更好的温度稳定性；
Parinello: 增加了新的控压函数Parinello；
轨迹文件：允许使用者通过perl脚本控制轨迹文件的输出。可以只输出部分原子的数据，或者仅仅输出密度等某一性质的数据，再或者将数据写入到*.tbl文件中。
Amorphous Cell
Confined layer: 添加Ramp density选项，使其能够构建semi-rigid聚合物的confined layer模型。
GULP
Dynamic：增加了新的系综NPH，引入了新的积分方法stochastic，提升了动力学的稳定性；ReaxFF 6.0: 增加了反应力场ReaxFF6.0，将适用体系扩展至C、H、O、N、S、Si、Na、Fe、Cl、Ni、Zr、Y、Ba、Cu、Zn以及Au；
电场:电场功能扩展至三维周期性结构。
介观动力学模块
Mesocite
Shearing: 允许模拟块体的剪切，得到体系的剪切粘度;
Forcefield Manager: 在力场编辑功能中引入新的函数形式；
NHL: 增加了新的控温函数Nosé-Hoover-Langevin(NHL)，它具有比Nosé方法更快的收敛速度，更好的温度稳定性；
Parinello: 增加了新的控压函数Parinello；
轨迹文件: 允许使用者通过perl脚本控制轨迹文件的输出。可以只输出部分原子的数据，或者仅仅输出密度等某一性质的数据，再或者将数据写入到*.tbl文件中。
Visualization模块
Visualizer
Perl script的启动，编辑以及共享：在Visualizer菜单栏中增加User选项，使用者可以方便的将自己的script添加到User中，从而简化script任务的运行。此外，Visualizer中还建立了script library，方便script的编辑，管理和共享；
MaterialsScript API: Reflex Plus, Sorption, Adsorption Locator，介观模型搭建以及带电单元、分子的构建都将支持Perl script;
CPK: Visualizer提高了对于大体系结构使用CPK方式显示的质量。
仪器数据分析模块
Reflex Plus
Powder Solve: 添加了对motion group间距离和角度的约束，有效提高结构搜寻的效率。
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《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/4018352089.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/4018352089.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；
数据挖掘实验报告（一） 数据预处理 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1.学习均值平滑，中值平滑，边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 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, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程，实现如下功能（要求程序具有通用性）： (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑，箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言，对数据文件进行读取，存入带头节点的指针链表中，同时计数，均值求三个数的平均值，中值求中间的一个数的值，边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include
ERP 标准业务流程 上海（）有限公司 二〇二〇年六月
一、销售部分： （一）、发出商品销售业务： 编号： PR-SA-003业务编号SA-003业务名称发出商品销售业务 流程适用范 围 无论赊销、现销，当月完成发货后,以后月份结算的销售业务 相关岗位及权限 岗位系统操作权限 销售助理销售管理模块中录入销售订单录入 销售主管销售管理模块中审核销售订单审核 销售助理销售管理模块中录入发货单增加、审核 保管员库存管理模块中仓库调拨单录入、一审录入、一审 发货检验员仓库调拨单二审二审 财务开票员以后期间，开据销售发票录入 材料成本会计根据销售调拨单生成出库单并钩稽发发票，存货核算模 块中记账、制单 记账、制单 应收往来会计应收账款模块中结转收入、应收往来核算审核、核销、制单 相关部门或岗位 客户销售部库房记账员材料成本会计/往来会计
具体工作流程以后结算 钩稽 流程描述1、销售业务员与客户签订销售合同，销售助理依据在【销售管理】模块录入销售订单并销售主管对销售订单进行确认，并在系统中对订单进行审核。 2、产品生产完毕完工入库后，销售助理在【销售管理】模块根据销售订单生成销售发货通知单， 3、保管员根据【销售管理】模块中审核后的销售发货单通知单生成仓库调拨单并进行审核，产品出门。 4、以后期间结算时，销售助理根据客户开票需求,对已审核的提货存根联及开票通知单,并送财务部门进行开票； 5、财务开票员根据销售助理复核后的开票通知单，开具销售发票。 6、材料成本会计在【仓库核算】模块根据仓库调拨单生成销售出库单，材料会计对销售发票进行审核处理并钩稽销售出库单，月底根据根据销售出库单生成销售成本结转凭证。。 7、往来会计收款时在【应收管理】模块中填制收款单并根据收款单生成收款凭证。 合同签定， 或接到订 单。 填制发货通知 收 货 填写销售订单 仓库调拨单 审核销售订单 开据销售 审核调拨单 销售发票 应收账款 现结 审核 收款 填制收款单 销 售 收 结 转 销 售
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单击此处编辑母版文本样式 第二级 第三级 第四级 第五级
Materials Studio分子模拟软件
Version 2011
Copyright ?2010, Neotrident Technology Ltd. All rights reserved.
虚拟 “实验”（分子模拟技术）
C R E A T V I T Y
决定依据
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虚拟设计
表征材料结构，以及与结构相关的性质 —— 解释 设计材料结构，以及与结构相关的性质 —— 预测
Materials Studio是整合的计算模拟平台
? 可兼顾科研和教学需求 ? 可在大规模机群上进行并行计算 ? 客户端-服务器 计算方式 – Windows Linux Windows, – 最大限度的使用已有IT资源 – – – – – – – – DFT及半经验量子力学 线形标度量子力学 分子力学 QM/MM方法 介观模拟 统计方法 分析仪器模拟 …… ? 全面的应用领域 - 固体物理与表面化学 - 催化、分离与化学反应 - 半导体功能材料 - 金属与合金材料 - 特种陶瓷材料 - 高分子与软材料 - 纳米材料 - 材料表征与仪器分析 - 晶体与结晶 - 构效关系研究与配方设计 - ……
单击此处编辑母版标题样式 ? 包含多种计算方法
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Materials Studio?
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大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
软件开发流程管理规范
一、概述 随着公司规模的扩大、各部门对软件需求的激增、提高效率的工作要求，IT 部门承接的软件开发项目越来越多，而与之相对应的就是软件开发流程不明确，软件项目的随意性较大、可追溯性较差、可统计性模糊、可预测性不足是摆在我们面前最直接的问题。为了适应公司的发展，IT 部软件开发项目特制订本流程。 二、流程 由上图可以得出以下几个关键步骤： 一、需求部门： I、需求部门首先需要填写《软件需求申请表》，说明需要开发的软件具体用途径、目前工作模式、工作不方便之处、基本功能等信息； II、待 IT 部门评审通过后，通知需求部门，填写《软件开发申请表》，具体列明需要实现的功能、目前工作流程、使用系统后需
要达到的状态，可节省的人力、物力，调高的效率等信息； III、软件开发测试完成之后，接受 IT 部门的软件使用培训，并填写《参与培训确认单》； IV、软件试用结束后，填写《软件验收表》，完成软件项目的开发流程； V、在开发测试过程中，遇到开发风险增加、需求变更等，都需要配合 IT 软件开发人员 填写相关的《项目风险管理表》和《项目 变更管理表》。二、IT 部门： I、积极对需求部门提出的《软件需求申请表》进行评审、审批，限 3 个工作日完成， 及时反馈结果给需求部门；
II、指导需求部门填写各类表格； III、积极评审需求部门填写的表格、积极沟通，有效获得相对准确的需求，并填写完善， 让需求部门签字确认； IV、进入开发流程后，积极填写《项目成员组成表》、《项目策划任务书》、《WBS 表》、 《项目进度计划表》等（具体见附件）； V、积极开展人员培训和软件试用工作，编写完善的《XXX 软件试用说明书》，并要求相关人员签字确认，并存档处理。 三、附件附件一、编码规范1、 命名空间 1. 公共类库（公司功能业务）： （1）全局公共类库： 例：生成 dll 文件，添加至最小应用库可全程序引用 （2）局部公共类库（主要区分公司），命名方式为专有业务场景+专有业务名+具体类名：例：（总部）/In（国内市场）/Rb（生产）注：（公共类库）信息登记、评审、信息共享，命名空间最多三层2. 项目程序文件：项目文件名,以核心功能的英文名称为准,格式:ECO_英文名词首字母大写 2、命名规则 文件夹及相关文件命名规则 a) 文件夹：功能文件夹，采用驼峰形式，首字母大写全称 b) 窗体文件：采用驼峰形式，首字母大写全称
Materials studio简介 1、诞生背景美国Accelrys公司的前身为四家世界领先的科学软件公司――美国Molecular Simulations Inc.(MSI)公司、Genetics Computer Group(GCG)公司、英国Synopsys Scient ific系统公司以及Oxford Molecular Group(OMG)公司，由这四家软件公司于2001年6月1日合并组建的Accelrys公司，是目前全球范围内唯一能够提供分子模拟、材料设计以及化学信息学和生物信息学全面解决方案和相关服务的软件供应商。 Accelrys材料科学软件产品提供了全面完善的模拟环境，可以帮助研究者构建、显示和分析分子、固体及表面的结构模型，并研究、预测材料的相关性质。Accelrys的软件是高度模块化的集成产品，用户可以自由定制、购买自己的软件系统，以满足研究工作的不同需要。Accelrys软件用于材料科学研究的主要产品包括运行于UNIX工作站系统上的Cerius2软件，以及全新开发的基于PC平台的Materials Studio软件。Accelrys材料科学软件被广泛应用于石化、化工、制药、食品、石油、电子、汽车和航空航天等工业及教育研究部门，在上述领域中具有较大影响的世界各主要跨国公司及著名研究机构几乎都是Accelrys产品的用户。 2、软件概况 Materials Studio是专门为材料科学领域研究者开发的一款可运行在PC上的模拟软件。它可以帮助你解决当今化学、材料工业中的一系列重要问题。支持Windows 98、2000、NT、Unix以及Linux等多种操作平台的Materials Studio使化学及材料科学的研究者们能更方便地建立三维结构模型，并对各种晶体、无定型以及高分子材料的性质及相关过程进行深入的研究。 多种先进算法的综合应用使Materials Studio成为一个强有力的模拟工具。无论构型优化、性质预测和X射线衍射分析，以及复杂的动力学模拟和量子力学计算，我们都可以通过一些简单易学的操作来得到切实可靠的数据。 Materials Studio软件采用灵活的Client-Server结构。其核心模块Visualizer运行于客户端PC，支持的操作系统包括Windows 98、2000、NT；计算模块（如Discover，Amorphous，Equilibria，DMol3，CASTEP等）运行于服务器端，支持的系统包括Windows2000、NT、SGIIRIX以及Red Hat Linux。浮动许可（Floating License）机制允许用户将计算作业提交到网络上的任何一台服务器上，并将结果返回到客户端进行分析，从而最大限度地利用了网络资源。 任何一个研究者，无论是否是计算机方面的专家，都能充分享用Materials Studio软件所带来的先进技术。Materials Studio生成的结构、图表及视频片断等数据可以及时地与其它PC软件共享，方便与其他同事交流，并能使你的讲演和报告更加引人入胜。 Materials Studio软件能使任何研究者达到与世界一流研究部门相一致的材料模拟的能力。模拟的内容包括了催化剂、聚合物、固体及表面、晶体与衍射、化学反应等材料和化学研究领域的主要课题。 3、模块简介 Materials Studio采用了大家非常熟悉的Microsoft标准用户界面，允许用户通过各种控制面板直接对计算参数和计算结果进行设置和分析。目前，Materials Studio软件包括如下功能模块： Materials Visualizer: 提供了搭建分子、晶体及高分子材料结构模型所需要的所有工具，可以操作、观察及分析结构模型，处理图表、表格或文本等形式的数据，并提供软件的基本环境和分析工具以及支持Materials Studio的其他产品。是Materials Studio产品系列的核心模块。
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：
四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
代码 #include 1 目的 明确公司信息化及信息资源管理要求，对外部信息及信息系统进行有效管理，以确保各部门(单位)和岗位能及时、安全地识别、获取并有效运用、保存所需信息。 2 适用围 适用于公司信息化管理及信息收集、整理、转换、传输、利用与发布管理。 3 术语和定义 3.1 信息 有意义的数据、消息。公司的信息包括管理体系所涉及的质量、环境、职业健康安全、测量、标准化、部控制、三基等和生产经营管理中所有信息。 3.2 企业信息化 建立先进的管理理念，应用先进的计算机网络技术，整合、提升企业现有的生产、经营、设计、制造、管理方式，及时为企业各级人员的决策提供准确而有效的数据信息，以便对需求做出迅速的反应，其本质是加强企业的“核心竞争力”。 3.3 信息披露 指公司以报告、报道、网络等形式，向总部、地方政府报告或向社会公众公开披露生产经营管理相关信息的过程。 3.4 ERP 企业资源规划 3.5 MES 制造执行系统 3.6 LIMS 实验室信息管理系统 3.7 IT 信息技术 4 职责 4.1 信息化工作领导小组负责对公司信息化管理工作进行指导和监督、检查，对重大问题进行决策，定期听取有关信息化管理的工作汇报，协调解决信息化过程中存在的有关问题。 4.2 ERP支持中心负责公司ERP系统运行、维护管理，每月召开ERP例会，分析总结系统运行情况，协调处理有关问题，及时向总部支持中心上报月报、年报。 4.3 信息中心是公司信息化工作的归口管理部门，主要职责： a)负责制定并组织实施本程序及配套规章制度，对各部门(单位)信息化工作进行业务指导和督促； b)负责信息化建设管理，组织进行信息技术项目前期管理，编制信息建设专业发展规划并组织实施； c)负责统一规划、组织、整合和管理公司信息资源系统，为各部门(单位)信息采集、整理、汇总和发布等环节提供技术支持；对Internet用户、电子进行设置管理；统一管理分公司互联网出口； d)负责计算机网络系统、信息门户和各类信息应用系统的安全运行和维护及计算机基础设施、计算 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： 管理信息系统流程图 电商121 王旺 实验三业务流程图 [ 实验目的] 1. 熟练绘制组织结构图 2. 掌握业务流程图的绘制方法 [ 实验内容] 1.试根据下述业务过程画出物资订货的业务流程图: 采购员从仓库收到缺货通知单以后，查阅订货合同单，若已订货，向供货单位发出催货请求，否则，填写订货单交供货单位，供货单位发出货物后，立即向采购员发出取货通知。 2. 某工厂成品库管理的业务过程如下: 成品库保管员按车间送来的入库单登记库存台帐。发货时，发货员根据销售科送来的发货通知单将成品出库，并发货，同时填写三份出库单，其中一份交给成品库保管员，由他按此出库单登记库存台帐，出库单的另外两联分别送销售科和会计科。试按此业务过程画出业务流程图。 1图: ft ft 电商121王旺 2图: firl H'.di 电商121王旺 实验三（二） ［实验目的］ 1.掌握业务流程图和业务流程图的绘制方法［实验内容］ 1.根据下述业务过程绘制业务流程图：采购部门准备采购单一式四份，第一张交给卖方；第二张交到收货部门，用来登记收货清单；第三张交给财会部门，登记应付账;第四张存档。到货时，收货部门按待收货清单校对货物是否齐全后填写收货单四张，其中第一张交财会部门，通知付款，第二张通知采购部门取货，第三张存档，第四张交给卖方。 2..绘制业务流程图。 销售科负责成品销售及成品库管理。该科计划员将合同登记入合同台账，并定期根据合同台账查询库存台账，决定是否可以发货。如果可以发货，则填写出库单交成品库保管员。保管员按出库单和由车间送来的入库单填写库存台账。出库单的 另外两联分送计划员和财务科。计划员将合同执行情况登入合同台账。销售部门负责人定期进行销售统计并上报厂办。 电商121王旺F H ◎------ E A 信息系统管理制度 第一章总则 第一条为明确岗位职责，规范操作流程，保障本中心信息系统安全、有效运行，根据有关法律、法规和政府有关规定，结合信息统计中心实际情况，特制定本制度。 第二条目的：使信息化建设工作规范化进行，做到统一规划、统一标准、统一建设、统一管理。使用范围：适用于本中心信息化建设。 第三条利用信息系统实施内部控制至少应当关注下列风险： （一）信息系统缺乏或规划不合理，可能造成信息孤岛或重复建设，导致中心管理效率低下。 （二）系统开发不符合内部控制要求，授权管理不当，可能导致无法利用信息技术实施有效控制。 （三）系统运行维护和安全措施不到位，可能导致信息泄漏或毁损，系统无法正常运行。 第四条职责： （一）信息统计中心负责中心信息化管理总体规划，建立统一的信息化建设标准、规范。负责中心各科（所）信息化项目总体协调及中心办公自动化网络和系统软硬件的维护工作。 （二）各科（所）负责指定专人担任本专业信息化网络工作，并负责本科（所）日常信息管理工作。 第五条工作要求： （一）各科(所)在开展涉及信息化建设及申报信息化建设项目之前，需报主管领导审批后，将业务需求、建设规划等报信息统计中心，信息统计中心应按照中心信息化建设规划及相关要求进行审核。 （二）经信息统计中心审核同意后的信息化建设项目，由信息中心提出信息化技术要求及软硬件需求，同意规划整合后报市卫生局信息中心。 （三）各科（所）申报的信息化项目批准后，信息统计中心技术人员全程参与项目的招标、实施、验收。 第二章信息系统的开发 第六条信息统计中心根据信息系统建设整体规划提出项目建设方案，明确建设目标、人员配备、职责分工、经费保障和进度安排等相关内容，按照规定的流程报批通过后配合相关公司实施。 信息统计中心负责监督开发流程，明确系统设计、安装调试、验收、上线等全过程的管理要求。 第七条信息统计中心需要深入了解各个业务科（所）的业务流程、关键控制点、处理规则、用户范围以及手工环境下难以实现的控制功能等较为核心的信息系统需求点。在系统开发过程中，应当按照不同业务的控制要求，通过信息系统中的权限管理功能控制用户的操作权限，避免将不相容职责的处理权限授予同一用户。 应当针对不同数据的输入方式，考虑对进入系统数据的检查和校验功能。对于必需的后台操作，应当加强管理，建立规范的流程制度，对操作情况进行监控或者审计。 应当在信息系统中设置操作日志功能，确保操作的可审计性。对异常的或者违背内部控制要求的操作，应当设计系统自动报告并设置跟踪处理机制。 第八条信息统计中心需要组织开发单位或开发人员与各科（所）的日常沟通和协调，督促开发单位或开发人员按照建设方案、计划进度和质量要求完成编程工作。 第九条统计中心应根据配备的硬件设备和系统软件的具体情况，组织安排相应的硬件厂家或软件开发商的技术人员入场安装调试。对于关键的软硬件设备，应安排专人负责跟踪、记录整个安装调试过程；在完成软硬件设备的安装调试后，应注意做好有关文档的验收及归档保存工作。 第十条信息系统上线前，需要对信息系统进行等保定级，没有定级的信息系统不能正式上线。另外，信息统计中心都应当切实做好上线的各项准备工作，应查验设备厂商或软件开发商或开发人员提交的有关运行维护资料，包括技术手册、操作手册等，并负责监督设备厂商或软件开发商提供对相关岗位人员的技术培训。制定科学的上线计划和新旧系统转换方案，考虑应急预案，确保新旧系统顺利切换和平稳衔接。系统上线涉及数据迁移的，还应制定详细的数据迁移计划。 Materials Studio是Accelrys专为材料科学领域开发的可运行于PC机上的新一代材料计算软件，可帮助研究人员解决当今化学及材料工业中的许多重要问题。Materials Studio 软件采用Client/Server结构，客户端可以是Windows 98、2000或NT系统，计算服务器可以是本机的Windows 2000或NT，也可以是网络上的Windows 2000、Windows NT、Linux或UNIX系统。使得任何的材料研究人员可以轻易获得与世界一流研究机构相一致的材料模拟能力。 Materials Studio 由分子模拟软件界的领先者--美国ACCELRYS公司在2000年初推出的新一代的模拟软件Materials Studio,将高质量的材料模拟带入了个人电脑（PC）的时代。 Materials Studio是ACCELRYS 公司专门为材料科学领域研究者所涉及的一款可运行在PC上的模拟软件。他可以帮助你解决当今化学、材料工业中的一系列重要问题。支持Windows98、NT、Unix以及Linux等多种操作平台的Materials Studio使化学及材料科学的研究者们能更方便的建立三维分子模型，深入的分析有机、无机晶体、无定形材料以及聚合物。 任何一个研究者，无论他是否是计算机方面的专家，都能充分享用该软件所使用的高新技术，他所生成的高质量的图片能使你的讲演和报告更引人入胜。同时他还能处理各种不同来源的图形、文本以及数据表格。 多种先进算法的综合运用使Material Studio成为一个强有力的模拟工具。无论是性质预测、聚合物建模还是X射线衍射模拟，我们都可以通过一些简单易学的操作来得到切实可靠的数据。灵活方便的Client-Server结构还是的计算机可以在网络中任何一台装有NT、Linux或Unix操作系统的计算机上进行，从而最大限度的运用了网络资源。 ACCELRYS的软件使任何的研究者都能达到和世界一流工业研究部门相一致的材料模拟的能力。模拟的内容囊括了催化剂、聚合物、固体化学、结晶学、晶粉衍射以及材料特性等材料科学研究领域的主要课题。 Materials Studio采用了大家非常熟悉Microsoft标准用户界面，它允许你通过各种控制面板直接对计算参数和计算结构进行设置和分析。 模块简介： 基本环境 MS.Materials Visualizer 分子力学与分子动力学 MS.DISCOVER https://www.doczj.com/doc/4018352089.html,PASS 实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程； 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。 三、实验方法 算法描述： 以代表训练样本的单个结点开始建树； 若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记； 否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类； 没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程 主程序： InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i IT信息系统外购管理程序 1 目的 为了规范信息系统的外购业务，确保信息系统满足预定需求，依据相关法律法规和公司内部控制手册，制定本细则。 2 适用范围与定义 2.1 本细则适用于信息管理部门及相关部门办理信息系统外购业务事宜。 2.2 本细则所称信息系统外购，是指公司委托供应商开发或安装调试信息系统。 3 引用标准及关联制度 3.1 《企业内部控制基本规范》 3.2 《企业内部控制应用指引第18号——信息系统》 3.3 《ABC公司内部控制手册2012》 3.4 《ABC公司招标管理办法》 4 职责 4.1 信息管理部制定信息发展规划和年度建设计划。 4.2 项目责任部门负责联系供应商、监督项目实施、组织验收。 4.3 财务部门办理付款和账务处理，参与验收。 5 内容、要求与程序 5.1 制定信息化建设发展规划和年度项目建议计划 5.1.1 根据公司发展战略目标和核心业务，结合信息技术发展和公司实际，信息管理部负责组织制定《股份公司信息化建设发展规划》（主要包括指导思想、基本原则、发展目标、主要任务、措施要求等），在充分征求职能部门、事业部和下属公司意见汇总后，组织专家组对其评审，并根据《专家评审记录》 负责组织修改，经信息管理部负责人签署意见、股份公司信息化工作领导小组审批后，纳入公司发展规划，在执行过程中适度调整和完善。 5.1.2 各下属公司根据《股份公司信息化建设发展规划》，结合自身生产经营管理的需要，负责编制本单位的信息化建设规划，并报股份公司备案。 5.1.3 信息管理部根据《股份公司信息化建设发展规划》和职能部门申报的《项目建议计划》，结合年度计划，编制总部《年度信息化项目建议计划》，经职能部门分管副总审核并签字确认后，报股份公司信息化工作领导小组审查，小组组长签字通过后，纳入股份公司年度预算计划中。 5.2 项目可行性研究和评审 5.2.1 项目责任部门（单位）负责分析应用系统需求和确定目标后编制《项目需求分析报告》，对总投资超过1000万元的重大项目应编制《项目可行性研究报告》，并由责任部门（单位）负责人签字确认后报送至股份公司信息管理部。 5.2.2 信息管理部会同项目责任部门（单位）组织相关单位承担项目可行性研究，对于重大项目应组织专家组对《项目可行性研究报告》进行评审，专家组对项目需求、目标、技术路线、投资与效益、进度、组织落实等提出可行性研究评审意见并签字。 5.3 项目立项审批 5.3.1 通过可行性研究或评审的股份公司统一建设的信息技术项目，由信息管理部将《项目需求分析报告》或《项目可行性研究报告》以专项报告的形式报股份公司信息化工作领导小组，小组组长签字批准立项，财务部将其列入股份公司年度预算计划。 5.4 选择供应商 5.4.1 对项目计划金额在100万以上建设项目应按公司《招标管理办法》， 实验三 一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步 数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。 三、实验内容 依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。 2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。 客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 六、思考与分析 使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果信息管理与信息安全管理程序
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