北京城市学院信息学部
2014-2015-2学期
C语言程序设计课程大作业
专业：（四号宋体居中，2倍行距，下同）
班级：
学生姓名：
学号：
年月
目录
（标题小三号黑体加粗，居中；段前、段后各一行）
（也可以作为正文第1章，此处标题小四号宋体，行距20磅，下同
一、团队介绍和人员分工................................................................................................ 错误！未定义书签。
二、程序主要功能：........................................................................................................ 错误！未定义书签。
三、函数实现说明............................................................................................................ 错误！未定义书签。四．调试分析.................................................................................................................... 错误！未定义书签。
五、作品原型.................................................................................................................. 错误！未定义书签。
1 进入管理界面 ...................................................................................................... 错误！未定义书签。
2，进行密码验证 ...................................................................................................... 错误！未定义书签。
3，进入选择界面 ...................................................................................................... 错误！未定义书签。
4, 进行选择 ............................................................................................................... 错误！未定义书签。
5，进行信息管理 ...................................................................................................... 错误！未定义书签。
6，退出 ...................................................................................................................... 错误！未定义书签。附录A ×××××（源程序）…………………………………………………… Y
第一章×××××× （宋体3号，加粗）
1.1××××××（宋体4号，加粗）
×××××××××（正文部分小4号宋体，20磅行距，每段开头左缩进两字）××××××××××××××××××…………
1.2××××××（宋体4号，加粗）
×××××××××（正文部分小4号宋体，20磅行距，每段开头左缩进两字）××××××××××××××××××…………
第二章×××××× （宋体3号，加粗）
2.1××××××（宋体4号，加粗）
×××××××××（正文部分小4号宋体，20磅行距，每段开头左缩进两字）××××××××××××××××××…………
2.2××××××（宋体4号，加粗）
×××××××××（正文部分小4号宋体，20磅行距，每段开头左缩进两字）××××××××××××××××××…………
--------------------以下章节格式同上--------------------
得分情况
教师签字：
年月日
Web程序设计期末考查 一、能力要求 1、能独立的运用开发工具进行基于web程序设计前台的简单系统开发 2、能根据一定主题设计出各个页面模块，使用所学的web技术构建简单的 web系统 3、能撰写简要的设计与开发文档 二、设计题目参考（系统主题）： 以下大作业主题仅作参考，作业主题可以自拟。 1.以通讯录为主题 2.以班级信息为主题 3.以课程信息为主题 4.以作业信息为主题 5.以教师信息为主题 6.以教材信息为主题 7.以院系信息为主题 三、考查要求： 1.必须以某个特定的主题为中心，主题可以自拟，系统由5个以上文件（页 面）组成。 2.在页面中要有以下页面元素：图片，超连接，表单，表格设计、JavaScript 特效等。 3.使用Dreamweaver、notopad、fireworks作为开发工具 4.页面的风格属性用CSS技术设置 5.主页面包括滚动文字链接、动态图片（可以使用Dreamweaver时间轴制 作）、按钮等元素 6.撰写出相应的开发文档，主要包括：网站的中心主题、网站的框架、页 面的组织、所用的开发技术、课程的学习心得等 7.作品在一周内完成
四、评价标准 不及格（60分以下）：不能独立完成作品，或上交作品完全不符合考查要求。 特别说明，如发现直接使用他人作品，未加任何修改，期末考查成绩评定为不及格（证明抄袭使用他们作品的方式包括教师询问、答辩或他人检举，如发现对所交作品完全陈述不清，但作品本身又明显体现了一定水平即认定是抄袭他人作品）。 及格（60-69）：能独立完成作品，作品基本符合考查要求，作者能正确陈述完成作品的开发步骤和思路。没有作品说明文档的一律评定为及格或以下成绩。 中等（70-79）：能按时、独立完成作品，作品基本符合考查要求。说明文档基本能体现了作品主题和完成步骤。 良好（80-89）：独立完成作品，完成考查要求中规定的功能，界面美观，撰写的说明文档思路清晰，能完整说明作品开发思路与设计理念。 优秀（90-100）：独立完成作品，界面美观，完成并适当优化了考查要求中的基本功能，撰写的说明文档格式准确规范。作品和说明文档体现了作者完好的掌握了该课程所要求的知识点和技能要求，并体现了一定的创新水平。
模式识别实验报告
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实验报告 实验课程名称：模式识别 姓名：王宇班级： 20110813 学号： 2011081325 实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩 图像的贝叶斯分类 K均值聚类算法 神经网络模式识别 平均成绩 折合成绩 注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 2014年 6月
实验一、 图像的贝叶斯分类 一、实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。 二、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 三、实验原理 概念： 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。 最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知，就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声，上述分类问题可以使用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数，1P 与2P 分别表示两类的先验概率，则图像的混合概率密度函数可用下式表示为
《供配电技术课程大作业》 报告书 题目：高低压电气设备的 维护与故障处理指导教师： 姓名： 学号： 日期： 机电工和系2013-2014学年第2学期
报告书格式要求： 一、报告前置部分 （一）摘要内容包括研究目的、方法、结果、结论（300字~400字）四部分 （二）格式要求 1．中文摘要： “摘要”（黑体三号，居中），摘要正文（居左，首行缩进两字，宋体五号）。“关键词”（黑体小四号，居左顶格，单独占行），关键词正文（宋体五号），关键词为报告研究内容3～8核心专有名词，词与词之间用分号间隔。 2．外文摘要：独占一页 “Abstract”（Times New Roman，三号，加粗，居中），Abstract正文（居左顶格，Times New Roman，五号）； “Key words”（Times New Roman，小四号，加粗，居左顶格，单独占行），Key words正文（居左顶格，Times New Roman，五号）,与中文关键词对应，词与词之间用分号间隔。 二、报告主体部分 （一）正文格式要求 1．页眉（宋体，五号，居中），由“学生姓名：论文题目”格式构成。 2．页码（页面底端（页脚），右侧）。 3．章条序码（阿拉伯数字，小圆点间隔，末尾不加小圆点，左顶格，编号后空一个字距）第一级0，1， 2， 3，…（黑体，小二号） 第二级1.1,1.2,… 2.1,2.2,… 3.1,3.2,……（黑体，小三号） 第三级 1.1.1,1.1.2,…1.2.1,1.2.2,…2.1.1,2.1.2,…2.2.1, 2.2.2,… 3.1.1,3.1.2,…3.2.1,3.2.2,……（黑体，四号） 如在条以下仍需分层，则通常用a，b，…或1),2),…编序，左空2个字距。 4．前言、引言不编序号 （二）图、表及公式格式要求 1．图表字体（宋体、五号），图表名（中外文对照、宋体、五号、居中），图表按章编号（如图1-1、表2-2等），图编号及图名置下，表编号及表名置上。 插图宽度不宜超过10cm，有刻度的坐标图不加箭头，标值线朝里，其标值数字尽量不超过3位数（如用30km代替30000m）或小数以后不多于一个“0”(如用5μg 代替0.005mg)；标目中的物理量的符号用斜体，单位符号用正体，纵坐标标目、标值逆时针旋转九十度书写；图中坐标线、尺寸线、引线0.5磅，轮廓线、函数线等主要部分0.75磅；文中图片要清晰。 表格的绘制均用三线表，表内无斜线、竖线，结构比较复杂的表可增加不通长的辅助线；表头中量的写法要规范，量的表示法不允许出现两条斜线（如：动量矩单位kg.m2/s，在表中应为L/kg.m2.s-1）；表中“空白”代表未测或无此项，“-”代表未发现，“0”代表实测数据为零。 2．公式。公式统一用Microsoft公式3.0在系统默认状态下编辑，居中放置，其前的“解”、“假设”等文字顶格书写，公式序号按章排，加圆括号，居行尾。如“（1-1）”、“（2-1）”。公式换行书写时与等号对齐，凡正文中未提到的公式可不排序。 （三）引用和注释 1．引用。引用参考文献，在正文引用位置右上角标“[1]”、“[2]”，依据出现先后次序流水编号，相同文献多处引用，统一用首次编号。
西安欧亚学院2015—2016学年第二学期考试成绩评定表专业：软件工程课程：Web开发技术（Java）年级：14级
《Web开发技术（Java）》 大作业 姓名： 题目：Web开发技术大作业 专业：软件工程 班级： 日期：
目录 1.JSP开发概述 (1) 1.1.JSP M ODEL1 (1) 1.2.JSP M ODEL2 (1) 1.3.MVC设计模式 (2) 2.JSP MODEL1案例 (4) 2.1功能描述 (4) 2.2C ACULATOR类分析 (4) 2.3JSP页面代码分析 (4) 2.4功能实现 (4) 2.5测试用例设计 (6) 3.JSP MODEL2案例 (7) 3.1功能描述 (7) 3.2MVC架构分析 (7) 3.3M ODEL层类分析 (8) 3.4控制类分析 (8) 3.5V IEW层界面分析 (8) 3.6功能实现 (8) 3.7测试用例设计 (10)
1.JSP开发概述 1.1.JSP Model1 JSP Model 1采用了JSP+JavaBean的技术，将页面显示和业务逻辑分开。其中，JSP实现流程控制和页面显示，JavaBean对象封装数据和业务逻辑。接下来通过一张图来描述JSP Model 1的工作原理，如图1-1所示。 图1-1 JSP Model 1模型的工作原理图 从图1-1中可以看出，JSP Model 1模型将封装数据以及处理数据的业务逻辑的任务交给了JavaBean组件，JSP只负责接受用户请求和调用JavaBean的组件来响应用户的请求，这种设计实现了数据，业务逻辑和页面显示的分离，在一定程度上实现了程序开发的模块化，降低了程序修改和维护的难度。 1.2.JSP Model2 JSP Model 2架构模型采用JSP+Servlet+JavaBean的技术，此技术将原本JSP 页面中的流程控制代码提取出来，封装到Servlet中，从而实现了整个程序页面显示、流程控制和业务逻辑的分离。实际上JSP Model 2模型就是MVC设计模式，其中控制器的角色是由Servlet实现，视图的角色是由JSP页面实现，模型的角色是由JavaBean实现。接下来通过一张图来描述Model 2的工作原理，如图1-2所示。 从图1-2中可以看出，Servlet充当了控制器的角色，它接受用户请求，并实例化JavaBean对象封装数据和对业务逻辑进行处理，然后将调用JSP 页面显示JavaBean中的数据信息。
学院XX学院
目录 1 摘要 (3) 1.1设计题目 (3) 1.2设计容 (3) 1.3开发工具 (3) 1.4应用平台 (3) 2 详细设计 (3) 2.1程序结构 (3) 2.2主要功能 (3) 2.3函数实现 (3) 2.4开发日志 (4) 3 程序调试及运行 (4) 3.1程序运行结果 (4) 3.2程序使用说明 (4) 3.3程序开发总结 (4) 4 附件（源程序） (4)
1 摘要 1.1 设计题目 （A）求最大数;（B）高次方数的尾数 1.2 设计容 （A）求555555的约数中最大的三位数; (B)求13的13次方的最后三位数1.3 开发工具 Visual C++ 6.0和Win32。 1.4 应用平台 Windows XP 32位 2 详细设计 2.1 程序结构 (A)求最大数
定义变量a、b、c，a从100至999递增，b为555555，用b除以a，判断是否可以整除，若可以，则把a的值赋给c，a自加1；若不可，a自加1。重复以上步骤，直到a>999，输出c。循环语句采用for 循环。 （B）高次方数的尾数
定义变量i、j，i从1至13递增，j初值为1。用j乘以13，用得到的乘积除以1000并取其余数，赋给j，i自加1。重复以上步骤，直到i>13，输出j。循环语句采用for循环。
2.2 主要功能 程序功能：（A）求555555的约数中最大的三位数; (B)求13的13次方的最后三位数。 原理和方法： （A）题目的原理和方法：因为要求的是三位数，就用555555从小到大依次除以100到999的所有数，并判断能否整除，最后一个可以整除555555的数即为所求。循环语句采用for循环。 （B）题目的原理和方法：乘积的最后三位数只与乘数和被乘数的后三位数有关，因此用1乘以13，再除以1000并取余数，用余数乘以13，再除以1000并取余数，依次进行下去，累乘13个13后除以1000取得的余数即为所求。循环语句采用for循环。 2.3 函数实现 （A）求最大数 int a,b=555555,c; /*定义变量，赋初值*/ for(a=100;a<=999;a++) /*FOR循环*/ { if(b%a==0) /*利用IF语句判断b是否可以被a整除*/ c=a; /*将555555的约数赋给c*/ } printf("%d\n",c); /*输出c*/ (B)高次方数的尾数 int i,j=1; /*定义变量，赋初值*/ for(i=1;i<=13;i++) /*FOR循环*/ { j=j*13%1000; /*将j乘以13的乘积的后三位数赋给j*/ } printf("%d\n",j); /*输出j*/ 2.4 开发日志 （A）选定这个题目后，我先分析此题用何种算法完成，确定了使用FOR循环并限定除数围，然后画出程序框图，再一步步编写源代码。调试过程很顺利，只有一个地方忘加了“；”。运行程序后，结果非常满意。 （B）这个题目不难，但是也不简便，我想到只取三位数的方法，并使用FOR循环，然后画出程序框图，再一步步编写源代码。调试过程发现对其中一个变量的初值是1还是13有待解决，分析程序后发现应该用1，然后进一步调试，运行，直至结果正确。
第二次试验报告 一 实验名称 贝叶斯分类器设计（最小风险贝叶斯决策和最小错误率贝叶斯抉择） 二 实验原理 最小错误率： 合理决策依据：根据后验概率决策 已知后验概率P(w 1|x), P(w 2|x)， 决策规则： ? 当P(w 1|x)>P(w 2|x) x ∈w 1， ? 当P(w 1|x) 最小风险： 1. 已知类别的P(w i )及x 的p(x/w i )，利用贝叶斯公式，可得类别 的后验概率P(w i /x)。 2. 利用决策表和后验概率，计算最小条件风险 3. 决策：在各种决策中选择风险最小的决策 三 实验内容 ? 假定某个局部区域细胞识别中正常（ w1）和非正常 （ w2）两类先验概率分别为 ? 正常状态：P （w1）=0.9； 异常状态：P （w2）=0.1。 1 (/)()(/)(/)()i i i c i i i p x w P w P w x p x w P w =?=∑ ?现有一系列待观察的细胞，其观察值为x： -3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 ?类条件概率分布正态分布分别为（-2,0.5）（2,2）试对观察的结果进行分类。 四实验步骤及贴图 步骤： ?1.用matlab完成分类器的设计，说明文字程序相应语句，子程 序有调用过程。 ?2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 ?3.最小风险贝叶斯决策，决策表如下： ?重新设计程序，完成基于最小风险的贝叶斯分类器，画出相应 的后验概率的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。 有限元分析大作业报告 试题1： 一、问题描述及数学建模 图示无限长刚性地基上的三角形大坝，受齐顶的水压力作用，试用三节点常应变单元和六节点三角形单元对坝体进行有限元分析，并对以下几种计算方案进行比较： （1）分别采用相同单元数目的三节点常应变单元和六节点三角形单元计算； （2）分别采用不同数量的三节点常应变单元计算； （3）当选常应变三角单元时，分别采用不同划分方案计算。 该问题属于平面应变问题，大坝所受的载荷为面载荷，分布情况及方向如图所示。 二、采用相同单元数目的三节点常应变单元和六节点三角形单元计算 1、有限元建模 （1）设置计算类型：两者因几何条件和载荷条件均满足平面应变问题，故均取Preferences 为Structural （2）选择单元类型：三节点常应变单元选择的类型是Solid Quad 4 node182；六节点三角形单元选择的类型是Solid Quad 8 node183。因研究的问题为平面应变问题，故对Element behavior（K3）设置为plane strain。 （3）定义材料参数：弹性模量E=2.1e11，泊松比σ=0.3 （4）建几何模型：生成特征点；生成坝体截面 （5）网格化分：划分网格时，拾取lineAB和lineBC，设定input NDIV 为15；拾取lineAC，设定input NDIV 为20，选择网格划分方式为Tri+Mapped，最后得到600个单元。 （6)模型施加约束：约束采用的是对底面BC 全约束。大坝所受载荷形式为Pressure ，作用在AB 面上，分析时施加在L AB 上，方向水平向右，载荷大小沿L AB 由小到大均匀分布。以B 为坐标原点，BA 方向为纵轴y ，则沿着y 方向的受力大小可表示为： }{*980098000)10(Y y g gh P -=-==ρρ 2、 计算结果及结果分析 （1） 三节点常应变单元 三节点常应变单元的位移分布图 三节点常应变单元的应力分布图 《.net程序设计》大作业报告学院信息科学与技术学院 专业 学号 学生姓名 指导教师 2017年12月 摘要 目前各种资格认证考试的在线考试通过无纸化考试方式实现了跨越时间、空间的限制，节省了大量的物力财力。在线考试和即时阅卷提高了考试效率，减轻了考生和考务人员的负担。学校的传统考试沿用纸质出题、打印，考试、监考、人工阅卷的流程，中间资源浪费较多。相比而言，在线考试能够更好的服务于学生，满足考试的需求，是网络教育的发展重点。在线考试涉及管理学生考试信息、试题信息的维护和更新，是能够实现的有效的考试方式。在线考试是学校网络教育发展的必然趋势。 本文以开发适用于学校的在线模拟考试系统为例，针对试题维护、随机组卷、在线考试进行了开发和测试，进行了相关的探索和研究。 关键词：JSP 在线考试维护 目录 第1章需求分析 (1) 1.1 XXX (1) 第2章系统模块设计 (3) 2.1 XXX (3) 第3章数据库设计 (6) 3.1 XXX (6) 第4章系统实现 (16) 4.1 登录模块 (16) 第5章心得体会 (36) 参考文献 (37) 附录（源代码） (38) 第1章需求分析 页面设置：A4，上、下页边距3cm，左、右页边距2.5cm 正文：宋体小四号字，首行缩进、固定行距20磅 本章最后说明每个组员的具体分工 第2章系统模块设计功能框图参见如下格式： 图2.1 系统的总体结构 第3章数据库设计 数据表采用如下任一种格式： 表3.1 学生表（Student） 表3-1 考生信息表 字段名字段类型可否为空说明 Id Bigint(8) not null 主键自增 Name Varchar(20) not null 姓名 Sex Varchar(2) not null 性别 Answer Profession CardNo Grade Varchar(50) Varchar(30) Varchar(18) Varchar(18) not null not null not null not null 问题答案 专业 身份证号 所属班级 信息与通信工程学院 模式识别实验报告 班级： 姓名： 学号： 日期：2011年12月 实验一、Bayes 分类器设计 一、实验目的： 1.对模式识别有一个初步的理解 2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识 3.理解二类分类器的设计原理 二、实验条件： matlab 软件 三、实验原理： 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： 1)在已知 ) (i P ω， ) (i X P ω，i=1,…，c 及给出待识别的X 的情况下，根据贝叶斯公式计 算出后验概率： ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…，x 2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…，a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a 3)对(2)中得到的a 个条件风险值) (X a R i ,i=1,…，a 进行比较，找出使其条件风险最小的 决策k a ，即()() 1,min k i i a R a x R a x == 则 k a 就是最小风险贝叶斯决策。 四、实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常（1ω）和非正常（2ω）两类先验概率分别为 正常状态：P （1ω）=； 异常状态：P （2ω）=。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为x ： 已知先验概率是的曲线如下图： )|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为（-2，）（2,4）试对观察的结果 进行分类。 五、实验步骤： 1.用matlab 完成分类器的设计，说明文字程序相应语句，子程序有调用过程。 2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3.最小风险贝叶斯决策，决策表如下： 结果,并比较两个结果。 六、实验代码 1.最小错误率贝叶斯决策 x=[ ] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2; m=numel(x); %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵 数据结构课程设计课题名称 专业名称 学生姓名 学号+电话 指导教师 评分细则 目录 评分细则----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2 一、课题描述 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 二、需求分析 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 2.1 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4 2.2- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4 2.3--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4 三、概要设计 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 3.1 结构分析 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 4 3.2函数------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 4 3.2.1 malloc() --------------------------------------------------------------------------------------------- 4 3.2.2getchar() ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 3.2.3 list_create() ------------------------------------------------------------------------------------------------ 5 3.2.4 list_disp() --------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 3.2.5 list_sort() --------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 四、详细设计 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 4.1课题分析 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 4.1.1选择 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 4.1.2冒泡 --------------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 4.1.3 堆------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 6 4.1.4 快速--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 6 4.1.5 基数--------------------------------------------------------------------------------------------------6 4.1.6 希尔--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 6 4.1.7 归并--------------------------------------------------------------------------------------------------6 4.2课题实现 ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 五、测试数据及结果------------------------------------------------------------------------------------------------- 9 六、调试分析及总结----------------------------------------------------------------------------------------------- 10 华南理工大学《模式识别》大作业报告 题目：模式识别导论实验 学院计算机科学与工程 专业计算机科学与技术（全英创新班） 学生姓名黄炜杰 学生学号201230590051 指导教师吴斯 课程编号145143 课程学分2分 起始日期2015年5月18日 实验概述 【实验目的及要求】 Purpose: Develop classifiers,which take input features and predict the labels. Requirement: ?Include explanations about why you choose the specific approaches. ?If your classifier includes any parameter that can be adjusted,please report the effectiveness of the parameter on the final classification result. ?In evaluating the results of your classifiers,please compute the precision and recall values of your classifier. ?Partition the dataset into2folds and conduct a cross-validation procedure in measuring the performance. ?Make sure to use figures and tables to summarize your results and clarify your presentation. 【实验环境】 Operating system:window8(64bit) IDE:Matlab R2012b Programming language:Matlab 《图书管理系统》 院系：应用数学学院 年级专业：11级信息与计算科学 学号：1110012127 姓名：蔡雪梅 指导教师：胡航宇 成绩： 2013年6月 目录 1. 背景﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 4 2. 开发工具与环境 2.1 开发工具﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 2.2 环境配置﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍5 3. 系统需求分析 3.1 系统需求分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 6 3.2 功能需求描述﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 6 3.3 性能需求﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 6 3.4 可行性论证﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 7 4 设计步骤及成果 4.1 流程分析﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 8 4.2 系统功能模块图.﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍8 4.3 数据库连接模块设计﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 9 4.4 用户登陆﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 10 4.5 图书查询﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 11 4.6 添加图书信息﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 12 4.7 删除图书﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍ 12 5. 总结错误！未定义书签。﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍﹍13 第一章背景 指导老师：马丽 学号：700 班级： 075111 姓名：刘建 成绩： 目录 ............................................................ 一、报告内容要点............................................................ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》............................................................ 三、《基于类内加权平均值的模块 PCA 算法》............................................................ 四、《PCA-LDA 算法在性别鉴别中的应用》 ............................................................ 五、《一种面向数据学习的快速PCA算法》 ............................................................ 六、《Theory of fractional covariance matrix and its applications in PCA and 2D-PCA》 ............................................................ 七、课程心得体会 ............................................................ 八、参考文献 ............................................................ 一、报告内容要点 ①每篇论文主要使用什么算法实现什么 ②论文有没有对算法做出改进（为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么） ③论文中做了什么对比试验，实验结论是什么？可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法？ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》 第一篇《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》，作者主要是实现用PCA可以提取图像数据中主要成分这一特点，从元图像获得协方差矩阵的特征值和特征向量，据此确定图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。 作者在图像融合的算法上进行改进，用PCA获得待融合的每幅图像的加权系数Wi。是这样实现的：计算待融合的i幅图像数据矩阵的协方差矩阵，从中获 南京晓庄学院《JAVA WEB程序设计》 课程报告 题目: 学生信息管理系统 姓名: 学号: 13131320 班级: 13计算机转本1班 完成时间2016年6月23号 成绩： 数学与信息技术学院 目录 1.系统需求分析 (1) 2.相关技术与原理介绍 (1) 3.系统分析与设计 (2) 3.1 系统功能分析 (2) 3.2 系统结构分析 (2) 3.3 数据库设计 (3) 4.系统实现 (4) 4.1 登录模块实现 (4) 4.2 教师模块实现 (6) 4.3 成绩模块实现 (7) 4.4 学生模块实现 (8) 5.总结与体会 (11) 5.1 工作总结 (11) 5.2 改进设想 (11) 1.系统需求分析 （对系统的功能需求进行分析） 在本次的实验中主要用到了Eclipse、Mysql、Tomcat等软件。用JSP和JAVABEAN编写代码，编写完的低吗主要用来实现教师、学生、成绩以及课程的查询、修改、删除等操作。 2.相关技术与原理介绍 （对Tomcat、MySQL、JSP、JDBC、JAVABEAN等技术进行简要介绍） 2.1、Tomcat简介 Tomcat服务器是一个免费的开放源代码的Web应用服务器，属于轻量级应用服务器，在中小型系统和并发访问童虎不是很多的场合下被普遍使用，是开发和调试JSP程序的首选。对于一个初学者来说，当一台机器上配置好Apache服务器，可利用它响应HTML（标通用标记语言下的一个应用）页面访问的请求。实际上Tomcat部分是Apache服务器的扩展，但它是独立运行的，所以当你圆形tomcat时，它实际上是作为一个与Apache独立的进程单独运行。 2.2、MySQL的简介 MySQL是一个小型关系数据库管理系统，它的主要特性如下： （1）支持多线程，充分利用CPU资源。 （2）一共TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径。 （3）使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性。 2.3、JSP的简介 JSP技术使用Java编程语言编写类XML的tags和scriptlets，来封装产生动态网页的处理逻辑。网页还能通过tags和scriptlets访问存在于服务端的资源的应用逻辑。JSP将网页逻辑与网页设计的显示分离，支持可重用的基于组件的设计，使基于Web的应用程序的开发变得迅速和容易。JSP(JavaServer Pages)是一种动态页面技术，它的主要目的是将表示逻辑从Servlet中分离出来。Java Servlet是JSP的技术基础，而且大型的Web应用程序的开发需要Java Servlet 和JSP配合才能完成。JSP具备了Java技术的简单易用，完全的面向对象，具有平台无关性且安全可靠，主要面向因特网的所有特点。 2.4、JDBC的简介 JDBC 扩展了Java 的功能。例如，用Java 和JDBC API 可以发布含有applet 的网页，而该applet 使用的信息可能来自远程数据库。企业也可以用JDBC 通过Intranet 将所有职员连到一个或多个内部数据库中（即使这些职员所用的计算机有Windows、Macintosh 和UNIX 等各种不同的操作系统）。随着越来越多的程序员开始使用Java 编程语言，对从Java 中便捷地访问数据库的要求也在日益增加。 郑州科技学院 本科毕业设计（论文） 题目多种模式识别的调研报告 姓名闫永光 专业计算机科学与技术 学号201115025 指导教师 郑州科技学院信息工程系 二○一四年六月 摘要 信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力 引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知 1、模式识别 什么是模式和模式识别？ 模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。有限元分析大作业报告
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