吉林建筑工程学院
受弯构件实验指导书及实验报告
班级
姓名
学号
土木工程系结构实验室
二OO四年
实验一短期荷载下单筋矩形截面梁正截面强度试验
一、实验目的
通过适筋梁的试验，加深对受弯构件正截面三个工作阶段的认识，并验证正截面强度计算公式。
二、试验内容和要求
1、试件在纯弯曲段的裂缝出现和展开过程，并记下抗裂荷载P s cr(M s cr)量测试件在各级荷载下的跨中挠度值。绘制梁跨中挠度的M-f P s cr(M s cr)图。
2、测试件在纯弯曲段沿截面高度的平均应变，绘制沿梁高度的应变分布图形。
3、观察和描述试件破坏情况和特征，记下破坏荷载P s p(M s u)。验证理论公式，并对试验值和理论值进行比较。
三、试件和试验方法
1、试件
试验梁混凝土强度等级为C20，试件尺寸和配筋如图1-1所示。
2、试验设备及仪器
①千斤顶及加荷架
②百分表
③手持式应变仪 ④电阻应变仪 ⑤电阻应变片 ⑥读数显微镜
3、 试验方法
①用千斤顶和反力架进行二点加载。
②用百分表测读挠度。
③用手持应变仪沿截面高度的平均应变。 ④电阻应变计计录受拉钢筋应变值。 仪表布置如图1-2所示
图
2
4、试验步骤
①在未加荷前用百分表及手持应变仪读初读数，检查有无初始干缩裂缝。 ②加第一级荷载后读手持式应变仪，以量测梁未开裂时，沿截面高度的平均应变值。
③电阻应变计记录受拉区应变，判断有无开裂。
④估计试验梁的抗裂荷载，在梁开裂前分三级加荷，如仍未开裂，再少加些，直到裂缝出现，记下荷载值P s
cr (M s
cr )，每次加荷后，持荷五分钟后读百分表，以量测试件支座和跨中位移值。
⑤试验梁出裂后至荷载之间分二次加荷，每次加荷五分钟后读百分表，至使用荷
载时读应变仪，用读数放大镜读取最大裂缝宽度。
⑥使用荷载理论值M u之间分三次加荷。百分表每次都读，至第二次加荷后读应变仪，读后拆除百分表。如第三次加荷后仍不破坏，再酌量加荷直至破坏。破坏时，仔细观察梁的破坏特征，并记下破坏荷载P s p(M s u)。
试验报告
一、梁号
二、材料性能
f cu= N/mm2， f cm= N/mm2
f c= N/mm2， f t= N/mm2
E c= kN/mm2
Ⅰ级钢筋（φ6.5）f s Y= N/mm2
E s= kN/mm2
手持应变仪记录
表1 (单位:0.01mm)
百分表记录
表2(单位:0.01mm)
1、绘制M-f图（图1-3）
2、阐述构件破坏特征
3、按照理论公式计算M u值，并求出M u/M s u
4、截面平均应变分布图（图2）
5、绘出破坏图形
实验二钢筋混凝土受弯构件斜截面强度试验
一、试验目的
1、验证斜截面强度计算方法，加深认识剪压破坏形态的主要破坏特征，以及产生破坏特征的机理。
2、正确区分斜裂缝和垂直裂缝，弯剪斜裂缝；在此基础上加深了解裂缝的形成原因和裂缝开展的特点。
3、加深了解箍筋在斜截面抗剪中的作用。
二、测试内容和要求
1、测试验梁的挠度。
2、量测斜裂缝出现前后箍筋的应变。
3、仔细观察裂缝的出现和开展过程，特别注意观察剪跨内斜裂缝的出现和开展的全过程。斜裂缝出现后，用铅笔在裂缝旁边描裂缝，按出现先后顺序编号，并在裂缝顶端注明相应的荷载值，待试验梁破坏后再绘制裂缝分布图和破坏形态图。
4、记录斜截面破坏荷载，并验算斜截面破坏时的V o u/V u（V o u和V u分别为斜截面破坏形态时的剪力试验值和理论值。）
三、试验梁尺寸和配筋
试验梁混凝土强度等级为C20，尺寸和配筋如图1所示，
钢筋：主筋和箍筋的抗拉屈服强度f y，主筋净保护层为25mm。
图1试验梁详图
②百分表，用于量测挠度。
③千斤顶，压力传感器用于加荷。
4、加荷方法
采取分级加荷，每级加载值一般取5-10%的破坏荷载。每次加载后间歇5分钟，使试件的变形趋于稳定后，按试验内容和要求量测数据，并认真做好记录；使数据校核无误码后，方可进行下一级加载。
五、试验前的准备
1、复习受弯构件斜截面的强度计算一章内容，仔细阅读试验指导书，充分了解本次试验的目的、要求、测试等内容。
2、根据所给试验梁尺寸、配筋，计算试验梁的破坏荷载，确定加载级数和每级加载值。
六、试验报告的内容和要求
根据试验原始记录和试验过程中观察到的现象，进行整理、分析、归纳，将试验结果总汇，以图表、文字说明之。
绘制试验梁裂缝图；
绘制斜截面（前跨区）破坏形态图；
绘制荷载（P）-挠度（f）曲线；
绘制荷载（P）-箍筋应力（σs）曲线；
试验结果汇总表；
试验结果分析：分析产生破坏的条件及影响斜截面强度的因素。
七、思考题
1、垂直裂缝和斜裂缝、弯剪斜裂缝和腹剪斜裂缝形成的力学机理有什么不同？
2、箍筋的抗剪作用和受力特征是什么？它对斜截面破坏强度和破坏特征有什么影响？
3、通过本次试验你对《规范》中所规定的斜截面抗剪强度计算公式的二个限制条件有何新的认识和体会？
试验报告
班级组别试验日期
组员报告日期
报告整理者一、试验名称
钢筋混凝土受弯构件斜截面强度试验
二、试验内容和要求
三、试验梁概况
1、试验梁编号
实际尺寸：b= mm，h= mm
2、材料强度指标：
混凝土：设计强度等级C20 ，试验值f o c= N/mm2钢筋：Ⅰ级钢：f o y= N/mm2
Ⅱ级钢：f o y= N/mm2
四、加载方案
1、加载方案和加载程序（参阅指导书）
加载方案：
加载程序：
本组试验梁的剪跨比：a/h o=
2、仪表和测点布及编号（以本组试验梁为准）
仪表和测点布置图
五、试验结果与分析
1、试验情况概述
2、试验梁裂缝图
3、斜截面破坏形态图
4、试验梁荷载——挠度曲线
5、试验梁荷载——箍筋应力曲线
6、写出斜截面强度计算公式V U，并计算其理论值，再作V O U/V U比较（强度复核）
V=
V O U/V U=
7、试验结果汇总表（以本组试验梁为主）
8、通过本次试验，你认为影响斜截面强度的因素有哪些？
附：试验记录表
百分表记录
表1
电阻应变仪记录表
表2
,
S A s A 教学试验三
一、 试验目的：
验证钢筋混凝土偏向受压构件正截面的受力特点与两种破特征和承载力公式,并观察偏心受压构件的变形和裂缝发展过程。 二、 试验内容
1、 量测纵向钢筋的应变 ，
2、 观察裂缝出现的荷载及裂缝开展过程。
3、 在跨中区段验证平截面假定并分析中和轴位置的变化。
4、 测量构件挠度值，并画出挠度图。
5、 确定破坏时的承载力值，验证理论公式并对理论和试验值进行比
较。
三、 试件、试验设备和方法
1、 试件
试件尺寸及配筋如图1所示。 2、 试验设备和仪表布置
① 加荷用5000压力试验机（见后图） ② 测挠度用百分表支架和百分表。 ③ 测钢筋应力用电阻应变仪及平衡预调箱。 ④ 测定截面应变用手持引伸仪。 测点及仪表布置如图2、3所示。
数据结构与算法设计 实验报告 （2016 — 2017 学年第1 学期） 实验名称： 年级： 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 成都信息工程大学通信工程学院
一、实验目的 验证各种简单的排序算法。在调试中体会排序过程。 二、实验要求 （1）从键盘读入一组无序数据，按输入顺序先创建一个线性表。 （2）用带菜单的主函数任意选择一种排序算法将该表进行递增排序，并显示出每一趟排序过程。 三、实验步骤 1、创建工程（附带截图说明） 2、根据算法编写程序（参见第六部分源代码） 3、编译 4、调试 四、实验结果图 图1-直接输入排序
图2-冒泡排序 图3-直接选择排序 五、心得体会 与哈希表的操作实验相比，本次实验遇到的问题较大。由于此次实验中设计了三种排序方法导致我在设计算法时混淆了一些概念，设计思路特别混乱。虽然在理清思路后成功解决了直接输入和直接选择两种算法，但冒泡
排序的算法仍未设计成功。虽然在老师和同学的帮助下完成了冒泡排序的算法，但还需要多练习这方面的习题，平时也应多思考这方面的问题。而且，在直接输入和直接选择的算法设计上也有较为复杂的地方，对照书本做了精简纠正。 本次实验让我发现自己在算法设计上存在一些思虑不周的地方，思考问题过于片面，逻辑思维能力太过单薄，还需要继续练习。 六、源代码 要求：粘贴个人代码，以便检查。 #include 《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/664387265.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/664387265.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； 实验一误差分析 实验1.1（病态问题） 实验目的：算法有“优”与“劣”之分，问题也有“好”与“坏”之别。对数值方法的研究而言，所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者，反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。 数值分析的大部分研究课题中，如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决，当然一般要付出一些代价（如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等）。 问题提出：考虑一个高次的代数多项式 显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个，且每个根都是单重的。现考虑该多项式的一个扰动 其中ε（1.1）和（1.221,,,a a 的输出b ”和“poly ε。 （1（2 （3）写成展 关于α solve 来提高解的精确度，这需要用到将多项式转换为符号多项式的函数poly2sym,函数的具体使用方法可参考Matlab 的帮助。 实验过程： 程序： a=poly(1:20); rr=roots(a); forn=2:21 n form=1:9 ess=10^(-6-m); ve=zeros(1,21); ve(n)=ess; r=roots(a+ve); -6-m s=max(abs(r-rr)) end end 利用符号函数：（思考题一）a=poly(1:20); y=poly2sym(a); rr=solve(y) n 很容易的得出对一个多次的代数多项式的其中某一项进行很小的扰动，对其多项式的根会有一定的扰动的，所以对于这类病态问题可以借助于MATLAB来进行问题的分析。 学号：06450210 姓名：万轩 实验二插值法 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 《混凝土结构设计原理》实验报告实验一钢筋混凝土受弯构件正截面试验 专业12 级 1 班 姓名学号 二零一四年十月二十六号 仲恺农业工程学院城市建设学院 目录 1.实验目的： (3) 2.实验设备： (3) 试件特征 (3) 试验仪器设备： (4) 3.实验成果与分析，包括原始数据、实验结果数据与曲线、根据实验数据绘制曲线等。 (4) 实验简图 (4) 适筋破坏-配筋截面： (5) 超筋破坏-配筋截面 (4) 少筋破坏-配筋截面 (5) 3.1 适筋破坏： (14) （1）计算的开裂弯矩、极限弯矩与模拟实验的数值对比，分析原因。 (14) （2）绘出试验梁p-f变形曲线。（计算挠度） (15) （3）绘制裂缝分布形态图。（计算裂缝） (16) （4）简述裂缝的出现、分布和展开的过程与机理。 (16) （5）简述配筋率对受弯构件正截面承载力、挠度和裂缝宽度的影响。 (18) 3.2 超筋破坏： (5) （1）计算的开裂弯矩、极限弯矩与模拟实验的数值对比，分析原因。 (5) （2）绘出试验梁p-f变形曲线。（计算挠度） (6) （3）绘制裂缝分布形态图。（计算裂缝） (8) （4）简述裂缝的出现、分布和展开的过程与机理。 (9) （5）简述配筋率对受弯构件正截面承载力、挠度和裂缝宽度的影响。 (10) 3.3 少筋破坏： (11) （1）计算的开裂弯矩、极限弯矩与模拟实验的数值对比，分析原因。 (11) （2）绘出试验梁p-f变形曲线。（计算挠度） (12) （3）绘制裂缝分布形态图。（计算裂缝） (12) （4）简述裂缝的出现、分布和展开的过程与机理。 (13) （5）简述配筋率对受弯构件正截面承载力、挠度和裂缝宽度的影响。 (14) 4．实验结果讨论与实验小结，即实验报告的最后部分，同学们综合所学知识及实验所得结论认真回答思考题并提出自己的见解、讨论存在的问题。 (18) （院、系）专业班组混凝土结构设计原理课 (此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 2012级6班###(学号)计算机数值方法 实验报告成绩册 姓名:宋元台 学号： 成绩： 数值计算方法与算法实验报告 学期： 2014 至 2015 第 1 学期 2014年 12月1日课程名称: 数值计算方法与算法专业:信息与计算科学班级 12级5班 实验编号： 1实验项目Neton插值多项式指导教师：孙峪怀 姓名：宋元台学号：实验成绩： 一、实验目的及要求 实验目的： 掌握Newton插值多项式的算法，理解Newton插值多项式构造过程中基函数的继承特点，掌握差商表的计算特点。 实验要求： 1. 给出Newton插值算法 2. 用C语言实现算法 二、实验内容 三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页) 1.算法分析： 下面用伪码描述Newton插值多项式的算法： Step1 输入插值节点数n，插值点序列{x(i),f(i)},i=1,2,……,n,要计算的插值点x. Step2 形成差商表 for i=0 to n for j=n to i f(j)=((f(j)-f(j-1)(x(j)-x(j-1-i)); Step3 置初始值temp=1,newton=f(0) Step4 for i=1 to n temp=(x-x(i-1))*temp*由temp(k)=(x-x(k-1))*temp(k-1)形成 (x-x(0).....(x-x(i-1)* Newton=newton+temp*f(i); Step5 输出f（x）的近似数值newton(x)=newton. 2.用C语言实现算法的程序代码 #include 2010级数据结构实验报告 实验名称：排序 姓名：袁彬 班级： 2009211120 班内序号： 09 学号： 09210552 日期： 2010 年12 月19 日 1．实验要求 试验目的： 通过选择试验内容中的两个题目之一，学习、实现、对比各种排序的算法，掌握各种排序算法的优缺点，以及各种算法使用的情况。 试验内容： 题目一： 使用简单数组实现下面各种排序算法，并进行比较。 排序算法如下： ①插入排序； ②希尔排序 ③冒泡排序； ④快速排序； ⑤简单选择排序； ⑥堆排序 ⑦归并排序 ⑧基数排序 ⑨其他。 具体要求如下： ①测试数据分为三类：正序，逆序，随机数据。 ②对于这三类数据，比较上述排序算法中关键字的比较次数和移动次数（其中关键字交换记为三次移动）。 ③对于这三类数据，比较上述排序算法中不同算法的执行时间，精确到微妙。 ④对②和③的结果进行分析，验证上述各种算法的时间复杂度。 ⑤编写main()函数测试各种排序算法的正确性。 题目二： 使用链表实现下面各种排序算法，并进行比较。 排序算法如下： ①插入排序； ②冒泡排序； ③快速排序； ④简单选择排序； ⑤其他。 具体要求如下： ①测试数据分为三类：正序，逆序，随机数据。 ②对于这三类数据，比较上述排序算法中关键字的比较次数和移动次数（其中关键字交换记为三次移动）。 ③对于这三类数据，比较上述排序算法中不同算法的执行时间，精确到微妙（选作） ④对②和③的结果进行分析，验证上述各种算法的时间复杂度。 ⑤编写main()函数测试各种排序算法的正确性。 2. 程序分析 2.1 存储结构 程序中每一个算法均是用一个类来表示的，类中有自己的构造函数、排序函数。 程序的储存结构采用数组。数组的第一个位置不存储数据。数据从第二个位置开始。数组中的相对位置为数组的下标。 2.2 关键算法分析 ㈠、关键算法： 1、插入排序函数：Insert s ort(int n) ①、从2开始做循环，依次和前面的数进行比较：for(int i=2;i<=n;i++) ②、如果后面的比前面的小，则进行前移：if(number[i] 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。 实验报告一 题目：非线性方程求解 摘要：非线性方程的解析解通常很难给出，因此线性方程的数值解法就尤为重要。本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。 前言：（目的和意义） 掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。 数学原理： 对于一个非线性方程的数值解法很多。在此介绍两种最常见的方法：二分法和Newton法。 对于二分法，其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x)，其在[a,b]上连续，f(a)f(b)<0，且f(x)在[a,b]内仅有一个实根x*，取区间中点c，若，则c恰为其根，否则根据f(a)f(c)<0是否成立判断根在区间[a,c]和[c,b]中的哪一个，从而得出新区间，仍称为[a,b]。重复运行计算，直至满足精度为止。这就是二分法的计算思想。 Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0，然后根据其迭代公式 产生逼近解x*的迭代数列{x k}，这就是Newton法的思想。当x0接近x*时收敛很快，但是当x0选择不好时，可能会发散，因此初值的选取很重要。另外，若将该迭代公式改进为 其中r为要求的方程的根的重数，这就是改进的Newton法，当求解已知重数的方程的根时，在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。 程序设计： 本实验采用Matlab的M文件编写。其中待求解的方程写成function的方式，如下 function y=f(x); y=-x*x-sin(x); 写成如上形式即可，下面给出主程序。 二分法源程序： clear %%%给定求解区间 b=1.5; a=0; %%%误差 R=1; k=0;%迭代次数初值 while (R>5e-6) ; c=(a+b)/2; if f12(a)*f12(c)>0; a=c; else b=c; end R=b-a;%求出误差 k=k+1; end x=c%给出解 Newton法及改进的Newton法源程序：clear %%%% 输入函数 f=input('请输入需要求解函数>>','s') %%%求解f(x)的导数 df=diff(f); 【一】需求分析 课程题目是排序算法的实现，课程设计一共要设计八种排序算法。这八种算法共包括：堆排序，归并排序，希尔排序，冒泡排序，快速排序，基数排序，折半插入排序，直接插入排序。 为了运行时的方便，将八种排序方法进行编号，其中1为堆排序，2为归并排序，3为希尔排序，4为冒泡排序，5为快速排序，6为基数排序，7为折半插入排序8为直接插入排序。 【二】概要设计 1.堆排序 ⑴算法思想：堆排序只需要一个记录大小的辅助空间，每个待排序的记录仅占有一个存储空间。将序列所存储的元素A[N]看做是一棵完全二叉树的存储结构，则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：树中任一非叶结点的元素均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的元素。算法的平均时间复杂度为O(N log N)。 ⑵程序实现及核心代码的注释： for(j=2*i+1; j<=m; j=j*2+1) { if(j temp=su[i]; su[i]=su[0]; su[0]=temp; head(0,i-1); } cout<<"排序之后的数组为："< H型截面受弯构件试验实验报告 姓名：居玥辰 学号：1450711 专业：土木工程专业 组别：H梁-1 实验教师：王伟 理论教师：吴明儿 1．试验目的 1、通过试验掌握钢构件的试验方法，包括试件设计、加载装置设计、 测点布置、试验结果整理等方法。 2、通过试验观察H型截面受弯构件的失稳过程和失稳模式。将理论极限承载力和实测承载力进行对比，验证弹性临界弯矩公式和规范计算公式。 2．试验原理 2.1受弯构件的主要破坏形式 ●截面强度破坏：即随着弯矩的增大，截面自外向内逐渐达到屈 服点，截面弹性核逐渐减小，最后相邻截面在玩具作用下几乎 可以自由转动，此时截面即达到了抗弯承载力极限，发生强度 破坏；另外若构件剪力最大处达到材料剪切屈服值，也视为强 度破坏。 ●整体失稳：单向受弯构件在荷载作用下，虽然最不利截面的弯 矩或者与其他内力的组合效应还低于截面的承载强度，但构件 可能突然偏离原来的弯曲变形平面，发生侧向挠曲或者扭转， 即构件发生整体失稳。 ●局部失稳：如果构件的宽度与厚度的比值太大，在一定荷载条 件下，会出现波浪状的鼓曲变形，即局部失稳；局部失稳会恶 化构件的受力性能，是构件的承载强度不能充分发挥。 2.2基本微分方程 距端点为z处的截面在发生弯扭失稳后，截面的主轴和纵轴的切线方 向与变形前坐标轴之间产生了一定的夹角，把变形后截面的两主轴方向和构件的纵轴切线方向分别记为，则： 或： ； 第一式是绕强轴的弯曲平衡方程，仅是关于变位的方程，后两式则是变位耦连方程，表现为梁整体失稳的弯扭变形性质。2.3弯扭失稳的临界荷载值 （1）弹性屈曲范围 由上述基本微分方程可求得纯弯梁的弯扭屈曲临界弯矩公式，即： 又由绕y轴弯曲失稳 实验一、误差分析 一、实验目的 1．通过上机编程，复习巩固以前所学程序设计语言及上机操作指令； 2．通过上机计算，了解误差、绝对误差、误差界、相对误差界的有关概念； 3．通过上机计算，了解舍入误差所引起的数值不稳定性。 二．实验原理 误差问题是数值分析的基础，又是数值分析中一个困难的课题。在实际计算中，如果选用了不同的算法，由于舍入误差的影响，将会得到截然不同的结果。因此，选取算法时注重分析舍入误差的影响，在实际计算中是十分重要的。同时，由于在数值求解过程中用有限的过程代替无限的过程会产生截断误差，因此算法的好坏会影响到数值结果的精度。 三．实验内容 对20,,2,1,0 =n ，计算定积分 ?+=10 5dx x x y n n . 算法1：利用递推公式 151--=n n y n y , 20,,2,1 =n , 取 ?≈-=+=1 00182322.05ln 6ln 51dx x y . 算法2：利用递推公式 n n y n y 51511-= - 1,,19,20 =n . 注意到 ???=≤+≤=10 10202010201051515611261dx x dx x x dx x , 取 008730.0)12611051(20120≈+≈y .: 四.实验程序及运行结果 程序一： t=log(6)-log(5); n=1; y(1)=t; for k=2:1:20 y(k)=1/k-5*y(k-1); n=n+1; end y y =0.0884 y =0.0581 y =0.0431 y =0.0346 y =0.0271 y =0.0313 y =-0.0134 y =0.1920 y =-0.8487 y =4.3436 y =-21.6268 y =108.2176 y =-541.0110 y =2.7051e+003 y =-1.3526e+004 y =6.7628e+004 y =-3.3814e+005 y =1.6907e+006 y =-8.4535e+006 y =4.2267e+007 程序2： y=zeros(20,1); n=1; y1=(1/105+1/126)/2;y(20)=y1; for k=20:-1:2 y(k-1)=1/(5*k)-(1/5)*y(k); n=n+1; end 运行结果：y = 0.0884 0.0580 0.0431 0.0343 0.0285 0.0212 0.0188 0.0169 一、实验目的 1、了解内排序都是在内存中进行的。 2、为了提高数据的查找速度，需要对数据进行排序。 3、掌握内排序的方法。 二、实验内容 1、设计一个程序e xp10—1.cpp实现直接插入排序算法，并输出{9,8,7,6,5,4,3,2,1,0}的排序 过程。 （1）源程序如下所示： //文件名:exp10-1.cpp #include 数据分析与挖掘实验报告 《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30) 1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数 据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组 序言 数值分析是计算数学的范畴，有时也称它为计算数学、计算方法、数值方法等，其研究对象是各种数学问题的数值方法的设计、分析及其有关的数学理论和具体实现的一门学科，它是一个数学分支。是科学与工程计算（科学计算）的理论支持。许多科学与工程实际问题（核武器的研制、导弹的发射、气象预报）的解决都离不开科学计算。目前，试验、理论、计算已成为人类进行科学活动的三大方法。 数值分析是计算数学的一个主要部分,计算数学是数学科学的一个分支,它研究用计算机求解各种数学问题的数值计算方法及其理论与软件实现。现在面向数值分析问题的计算机软件有：C,C++,MATLAB,Python,Fortran等。 MATLAB是matrix laboratory的英文缩写，它是由美国Mathwork公司于1967年推出的适合用于不同规格计算机和各种操纵系统的数学软件包，现已发展成为一种功能强大的计算机语言，特别适合用于科学和工程计算。目前，MATLAB应用非常广泛，主要用于算法开发、数据可视化、数值计算和数据分析等，除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业水平的符号计算，文字处理，可视化建模仿真和实时控制等功能。 本实验报告使用了MATLAB软件。对不动点迭代，函数逼近（lagrange插值，三次样条插值，最小二乘拟合），追赶法求解矩阵的解，4RungeKutta方法求解，欧拉法及改进欧拉法等算法做了简单的计算模拟实践。并比较了各种算法的优劣性，得到了对数值分析这们学科良好的理解，对以后的科研数值分析能力有了极大的提高。 目录 序言 (1) 问题一非线性方程数值解法 (3) 1.1 计算题目 (3) 1.2 迭代法分析 (3) 1.3计算结果分析及结论 (4) 问题二追赶法解三对角矩阵 (5) 2.1 问题 (5) 2.2 问题分析（追赶法） (6) 2.3 计算结果 (7) 问题三函数拟合 (7) 3.1 计算题目 (7) 3.2 题目分析 (7) 3.3 结果比较 (12) 问题四欧拉法解微分方程 (14) 4.1 计算题目 (14) 4.2.1 方程的准确解 (14) 4.2.2 Euler方法求解 (14) 4.2.3改进欧拉方法 (16) 问题五四阶龙格-库塔计算常微分方程初值问题 (17) 5.1 计算题目 (17) 5.2 四阶龙格-库塔方法分析 (18) 5.3 程序流程图 (18) 5.4 标准四阶Runge-Kutta法Matlab实现 (19) 5.5 计算结果及比较 (20) 问题六舍入误差观察 (22) 6.1 计算题目 (22) 6.2 计算结果 (22) 6.3 结论 (23) 7 总结 (24) 附录 实验报告3 实验名称：数据结构与软件设计实习 题目：内部排序算法比较 专业：生物信息学班级：01 姓名：学号：实验日期：2010.07.24 一、实验目的： 比较冒泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序； 二、实验要求： 待排序长度不小于100，数据可有随机函数产生，用五组不同输入数据做比较，比较的指标为关键字参加比较的次数和关键字移动的次数； 对结果做简单的分析，包括各组数据得出结果的解释； 设计程序用顺序存储。 三、实验内容 对各种内部排序算法的时间复杂度有一个比较直观的感受，包括关键字比较次数和关键字移动次数。 将排序算法进行合编在一起，可考虑用顺序执行各种排序算法来执行，最后输出所有结果。 四、实验编程结果或过程： 1. 数据定义 typedef struct { KeyType key; }RedType; typedef struct { RedType r[MAXSIZE+1]; int length; }SqList; 2. 函数如下，代码详见文件“排序比较.cpp”int Create_Sq(SqList &L) void Bubble_sort(SqList &L)//冒泡排序void InsertSort(SqList &L)//插入排序 void SelectSort(SqList &L) //简单选择排序int Partition(SqList &L,int low,int high) void QSort(SqList &L,int low,int high)//递归形式的快速排序算法 void QuickSort(SqList &L) void ShellInsert(SqList &L,int dk)//希尔排序 void ShellSort(SqList &L,int dlta[ ]) 3. 运行测试结果，运行结果无误，如下图语速个数为20 通信与信息工程学院 课程设计说明书 课程名称: 数据仓库与数据挖掘课程设计题目: 超市商品销售分析及数据挖掘专业/班级: 电子商务（理） 组长: 学号: 组员/学号: 开始时间: 2011 年12 月29 日完成时间: 2012 年01 月 3 日 目录 1．绪论 (1) 1.1项目背景 (1) 1.2提出问题 (1) 2．数据仓库与数据集市的概念介绍 (1) 2.1数据仓库介绍 (1) 2.2数据集市介绍 (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 (4) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (5) 3.2 数据仓库的建立 (5) 3.2.1数据仓库数据集成 (5) 3.2.2建立维表 (8) 4.OLAP操作 (10) 5.数据预处理 (12) 5.1描述性数据汇总 (12) 5.2数据清理与变换 (13) 6.数据挖掘操作 (13) 6.1关联规则挖掘 (13) 6.2 分类和预测 (17) 6.3决策树的建立 (18) 6.4聚类分析 (22) 7.总结 (25) 8.任务分配 (26) 数据挖掘实验报告 1.绪论 1.1项目背景 在商业领域中使用计算机科学与技术是当今商业的发展方向，而数据挖掘是商业领域与计算机领域的乔梁。在超市的经营中,应用数据挖掘技术分析顾客的购买习惯和不同商品之间的关联，并借由陈列的手法,和合适的促销手段将商品有魅力的展现在顾客的眼前, 可以起到方便购买、节约空间、美化购物环境、激发顾客的购买欲等各种重要作用。 1.2提出问题 那么超市应该对哪些销售信息进行挖掘？怎样挖掘？具体说，超市如何运用OLAP操作和关联规则了解顾客购买习惯和商品之间的关联，正确的摆放商品位置以及如何运用促销手段对商品进行销售呢？如何判断一个顾客的销售水平并进行推荐呢？本次实验为解决这一问题提出了解决方案。 2.数据仓库与数据集市的概念介绍 2.1数据仓库介绍 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它并不是所谓的“大型数据库”。........ 2.2数据集市介绍 数据集市，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。....... 3.数据仓库 3.1数据仓库的设计 3.1.1数据库的概念模型 3.1.2数据仓库的模型 数据仓库的模型主要包括数据仓库的星型模型图，我们创建了四个 机电工程学院 机械工程 陈星星 6720150109 《数值分析》课程设计实验报告 实验一 函数插值方法 一、问题提出 对于给定的一元函数)(x f y =的n+1个节点值(),0,1,,j j y f x j n ==。试用Lagrange 公式求其插值多项式或分段二次Lagrange 插值多项式。 数据如下： （1 求五次Lagrange 多项式5L ()x ，计算(0.596)f ,(0.99)f 的值。（提示：结果为(0.596)0.625732f ≈, (0.99) 1.05423f ≈） 实验步骤： 第一步：先在matlab 中定义lagran 的M 文件为拉格朗日函数 代码为： function[c,l]=lagran(x,y) w=length(x); n=w-1; l=zeros(w,w); for k=1:n+1 v=1; for j=1:n+1 if(k~=j) v=conv(v,poly(x(j)))/(x(k)-x(j)); end end l(k,:)=v; end c=y*l; end 第二步：然后在matlab命令窗口输入： >>>> x=[0.4 0.55 0.65 0.80,0.95 1.05];y=[0.41075 0.57815 0.69675 0.90 1.00 1.25382]; >>p = lagran(x,y) 回车得到： P = 121.6264 -422.7503 572.5667 -377.2549 121.9718 -15.0845 由此得出所求拉格朗日多项式为 p（x）=121.6264x5-422.7503x4+572.5667x3-377.2549x2+121.9718x-15.0845 第三步：在编辑窗口输入如下命令： >> x=[0.4 0.55 0.65 0.80,0.95 1.05]; >> y=121.6264*x.^5-422.7503*x.^4+572.5667*x.^3-377.2549*x.^2+121.9718 *x-15.0845; >> plot(x,y) 命令执行后得到如下图所示图形，然后 >> x=0.596; >> y=121.6264*x.^5-422.7503*x.^4+572.5667*x.^3-377.2549*x.^2+121.9718 *x-15.084 y =0.6257 得到f（0.596）=0.6257 同理得到f（0.99）=1.0542数据挖掘实验报告
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