《非线性分析》期末作业
A monocular vision 3D measurement method
based on rotating lens
姓名：xxx
学号：xxxx
学院：xxxx
专业：xxxxx
主讲教师：xxxxx
A monocular vision 3D measurement method based on rotating lens
Cheng Xi Kang
Abstract——In this paper, a monocular vision measurement method based on rotating lens is proposed.
A special optical lens is placed between the target and the camera, which causes light refraction during the measurement process. By analyzing images taken after different light refraction, the 3D coordinates of the target can be obtained. Using this method, 3D measurement of the full field can be completed with no laser assisted. Besides the 3D information of a target can be measured without requirements for a priori knowledge of feature points on the target or the location information of the lens. Finally experiments are conducted in the laboratory, and results show that excellent accuracy can be obtained with proposed method.
Keywords—refraction; machine vision; measurement
I.I NTRODUCTION
With its advantages of non-contact, high precision and strong adaptability, visual measurement has been widely applied to the geometrical measurement areas such as space, navigation and so on. Using visual measurement methods, the 3D information of a target can be measured by analyzing its 2D images. Depth acquisition has a long history in computer vision. Based on the number of viewpoints required, existing methods can be broadly classified into multi-view and multiple exposure approaches. Multi-view methods exploit stereo information to recover the depth of a scene [1]. The location of a 3D point can be estimated by finding and triangulating correspondences across images.
The work we’ve done is more closely related to [2, 3, 4, 5, 6, 7]. In [2], Lee and Kweon used a transparent biprism to obtain the geometry of an object. In [3] and [4], a transparent planar plate is used by the authors to estimate the depth of a scene, with whose 2 opposite faces being parallel to the image plane. In [5], Gao and Ahuja made a further step by setting the faces of the transparent medium non-parallel to the image plane and capturing images while rotating the medium about the camera’s principal axis. Before that, an extra step is essential that the pose and the refractive index of the medium must be estimated using a calibration pattern. In [6, 7], Shimizu and Okutomi proposed a new method to estimate depth by triangulation. They use either reflective or refractive medium for the implementation to record the scene from a fixed viewpoint without or with the reflection light paths which create individual images. Besides, a complex calibration setup required by their method is described in [8]. Similarly, our method uses a transparent plane-parallel medium as well, but with no requirement such as the medium plane being parallel to the image plane, a careful calibration of the medium’s pose or refractive index which are mentioned in the afore methods. [9,10] indicate that many researchers pay attention to the shape recovery of transparent objects which is also referred to as refractive objects recently. In [11], Zhihu Chen proposed a depth acquisition method based on refraction of light. In conclusion, using the existing binocular measurement methods, the relative relationship between two cameras has to be obtained, and images must be taken from two different perspectives. Moreover, most of the monocular systems require for a prior knowledge of the feature points on the target.
The existing coordinate measurement methods based on light refraction require that the position and attitude of the transparent medium have to be known in advance.
To solve above problems, we proposed a monocular vision measurement method based on rotating lens in this paper. This paper is organized as follows: Section 2 introduces the measurement method for 3D information of a target. Section 3 introduces the camera imaging model and solving internal and external parameters. Section 4 introduces the imaging model based on light refraction principle. Section 5 introduces the accuracy verification experiments in the laboratory. Section 7 introduces the conclusion we have achieved in this paper.
II. MEASUREMENT METHOD
In this paper, a special rotatable optical lens is placed between the target and the camera, whose thickness and refractive index are known before. Its shape is shown in Fig. 1. Deviation is produced on the images taken at different locations as light refract when the lens is rotated. And then we can calculate the 3D information of the target using deviations on different images.
Figure 1. Measurement method
III. CAMERA IMAGING MODEL
The spatial points are projected onto a 2D image plane through the imaging lens of the camera. This projection can be described by the image transformation known as the camera model. The position of space points in the image plane can be approximated by the pinhole model, as shown in Fig. 1. The world point P is projected through the projection center of the lens to the point p in the image plane; p lies on a straight line from P through the projection center OC, as indicated by the dotted line. Generally, this kind of camera
model is called the linear camera model as well.
Camera
Lens Region A Region B
Rotating lens
Figure 2. The principle of binocular stereo imaging
Given that lens may have serious distortion due to its manufacturing process, we introduce distortion coefficients into the binocular vision system model, and the equation can be written as:
2212222121?????0?????0()00111c c u k u k u u v Z v Z k v k v u v M P ??+??????????++=??????????????????
(1) w P RP T =+ (2)
where ()??u
v represents the real point caused by image distortion; 1k , 2k stand for the first and second order distortion coefficient, which are known already; P represents the 3D coordinates of one point in camera coordinate; c Z is the scale factor; 1M represents the intrinsic parameter of the camera; rotation
matrix R and translation matrix T are the extrinsic parameters. w P is the corresponding coordinate of P in the world coordinate system.
In this paper, a high precision machining calibration target is utilized to calibrate the cameras which are motionless during the calibration process. The calibration of binocular vision measurement system is implemented according to the Zhang’s 2D method [12] to achieve the high calibration precision, the calibration targets are shown in Fig. 3.
Fig. 3. Calibration targets
[]P X Y Z =
IV. R EFRACTION OF L IGHT
A. Light refract occurs on Region A
Refraction of light refers to the change in the direction of a light ray due to a change in its speed. This is commonly observed when a light ray passes from one medium to another (e.g., from air to water). The refractive index of a medium is defined as the ratio of the velocity of light in vacuum to the velocity of light in the said medium. Therefore, the light path changes after the glass is added, light refraction will occur on the glass surface, Assuming that the lens is located randomly and its normal vector is n, the light path with refraction is shown in figure 3.
Fig. 4. Imaging model of Region A With the theory of refractive geometry, the 3D coordinate of a particular point P is given by
00
11
22
012T T T d d d P v v v v n v n v n =--- (3)
where 2v denotes the direction vector of the light-path in the segment closest to the target, 1v denotes the direction vector of the light-path in the lens, 0v denotes the direction vector of the light-path in the segment closest to the camera, 0d ,1d ,2d denote the thickness of each segment, respectively, n is the normal vector of the lens.
111i i i i a b +++=+v v n (4)
11/i i i a u u ++= (5)
11i i b ++= (6)
where 1u , 3u is the air refractive index, we assume 311u u == without loss of generality. 2u is the
refractive index of the lens.
O
B. Light refract occurs on Region B
Fig. 5. Imaging model of Region B
With the theory of refractive geometry, when light refracts on Region B as a result of lens rotated, the 3D coordinate of a particular point P is given by
001122012T T T d d d P v v v v n v n v n ''''''=-
--''' (3) where 2v ' denotes the direction vector of the light-path in the segment closest to the target, 1
v ' denotes the direction vector of the light-path in the lens, 0v ' denotes the direction vector of the light-path in the
segment closest to the camera, 0
d ',1d ',2d 'denot
e the thickness o
f each segment, respectively, n is the normal vector of the lens.
111i i i i a b +++''''=+v v n (4)
11/i i i a u u ++'= (5)
11i i b ++'= (6)
where 1u 、3u is the air refractive index, we assume 311u u == without loss of generality. 2u is the
refractive index of the lens.
C. 3D reconstruction
In this paper, for the static objects, information of the same feature point in images after light refraction on Region A and B is extracted. Then equations after light refraction on Region A and B are set up respectively to obtain the 3D coordinates of targets. First, image features in the image taken after light refraction on Region A is extracted. Since the lens is flat, 0v equals to 2v , and we have (3)012P d d d =++. With eq.(1), we can write eq.(5), establishing the
relationship between the image features and the 3D coordinates in the camera coordinate:
O P
(3)0
11001()
T T P d P -=--v v v v n v n (10)
Then image features in the image taken after light refraction on Region A is extracted. As mentioned
above, 0'v equals to 2'v , and we have (3)(3)012P
d d d P ''''=++=. With eq.(2), w
e can write eq.(6): (3)011
001()T T P d P ''''-=--''v v v v n
v n (11) With eq.(10) and (11), the 3D information of P in the camera coordinate system can be solved, and it can be further transformed to the world coordinate system through eq.(12). w P is the required 3D coordinate of
feature points in the world coordinate system.
w P RP T =+ (12)
V. EXPERIMENTS
In this paper, corresponding experiments are conducted in the laboratory with the proposed method. Experiments are conducted in the laboratory to verify the feasibility of the proposed method and the measurement precision of the system. Results show that the system has good measurement accuracy.
A. Experimental system
The monocular measuring system proposed here is simple in structure, which only requires a single camera with rotating lens. With the above system, the 3D measurement of target can be completed.
A single camera (phtron UX50), a lens (Nikon 18-24 mm), a rotating lens with thickness of 10 mm and 40mm, and a computer serves as graphic workstation are used to finish the experiment.
B. Measurement experiment in the laboratory
The 3D coordinates of feature points on a calibration target are measured in the laboratory using the equipment shown in figure 5. Firstly, Zhang's method is used to calibrate the internal and external parameters the camera, and results are shown in table 1.
TABLE I. C ALIBRATION RESULTS OF THE GLOBAL OPTIMIZATION
Then, the 3D coordinates of feature points on the calibration target whose size and accuracy are 300 mm*400 mm and 0.02 mm, respectively, are measured. Images are taken before and after light refraction, as shown in figure 6.Then, the 3D coordinates feature points on the calibration target are restored, of which the results are shown in figure 7. Finally, the 3D measurement based on the refraction principle is achieved with relatively stable results. According to the calibration target, the average error of the results is 0.1 mm.
Fig. 7. Measurement target
C.Accuracy verification experiment
In this paper, verification experiments for the accuracy of measurement system are conducted in the laboratory. Using a calibrated camera, repeated tests are conducted to measure the length of a high precision 1D target whose length is 350.0177 mm. Results show that the accuracy can of the system can reach 1 um.
Fig. 8. Measuring the 1D target 20 tests are conducted to measure length of a known 1D target with the proposed method, of which results are shown in figure 8. As in shown in the figure, the average error of the measurement is 0.24 mm.
D i s p l a c e m e n t D e v i a t i o n (m m )Test
Fig. 9. The precision of the measurement system
The measuring accuracy of the proposed methods will only be effected by three elements: the calibration precision of internal and external parameters of the camera, the thickness of the lens, and the measuring accuracy of the normal vector of the lens. Error of the proposed system mainly comes from distortion of the optical lens and the inaccurate extraction of feature points.
VI. C ONCLUSION
A monocular vision 3D measurement method and measuring system based on a special rotatable lens have been proposed. With the proposed method and system, the measuring process of monocular vision measurement was simplified, and cost for the measurement was reduced.
?Automatic measurement of 3D information can be achieved by rotating special lens, which improves the efficiency.
?Verification experiments were conducted in the laboratory, and results show that the system has high measurement precision. The measurement accuracy can reach 0.95 mm, which shows the possibility for real application.
A CKNOWLEDGMENT
This study was co-supported by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 51375075, 51227004), the National Basic Research Program of China 973 Project (No.2014CB046504).
R EFERENCES
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非线性大作业 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
工程结构非线性分析 学院： 姓名： 学号： 指导教师：
目录 1、预应力混凝土梁截面非线性 0 1.1 材料的本构关系 0 1.2 平截面假定 (2) 1.3 预应力筋作用下截面初应变的求解 (3) 2、预应力混凝土梁构件的非线性 (4) 2.1 构件弯曲的一般理论 (4) 2.2 共轭梁分析法 (4) 2.3 预应力钢筋混凝土梁非线性分析的数值法 (5) 3、算例分析 (7) 3.1 试验梁简介 (7) 3.2 截面非线性与构件非线性分析程序编制 (8) 3.3 试验结果验证 (9) 3.4 结果分析 (11) 参考文献 (12) 附录 (13)
作业2：预应力混凝土梁的非线性全过程分析 要求： 1.阐述预应力混凝土梁截面和构件非线性全过程分析的理论背景； 2.编制相应的截面和构件非线性分析程序，给出具体算例分析结果，方法及程序的适用性必须有试验结果的验证。
1、预应力混凝土梁截面非线性 1.1 材料的本构关系 1.1.1 混凝土本构关系 混凝土受压采用Rush 建议的应力—应变曲线，如图1-1所示。 0cu f c σ 图1-1 混凝土受压应力-应变曲线 000[1(1)]n c c c c c c cu f f εεεεεεε ? -- 0≤≤?σ=? ? <≤? 式中c σ——对应于混凝土应变为c ε时的混凝土压应力； c f ——混凝土抗压强度标准值； cu ε——正截面处于非均匀受压时的混凝土极限压应变， 50.0033(50)10cu cu f ε-=--?，当0.0033cu ε>时，取为0.0033； 0ε——受压峰值应变，500.0020.5(50)10cu f ε-=+-?，当00.002ε<时，取为0.002； n ——系数，,1 2(50)60 cu k n f =- -，当 2.0n >时，取为2.0。 为计算方便，混凝土受拉应力-应变曲线采用线性式，如图1-2所示。
数据挖掘期末大作业 1.数据挖掘的发展趋势是什么？大数据环境下如何进行数据挖掘。 对于数据挖掘的发展趋势，可以从以下几个方面进行阐述： (1)数据挖掘语言的标准化描述:标准的数据 挖掘语言将有助于数据挖掘的系统化开发。改进多个数据挖掘系统和功能间的互操作,促进其在企业和社会中的使用。 (2)寻求数据挖掘过程中的可视化方法:可视 化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。 (3)与特定数据存储类型的适应问题:根据不 同的数据存储类型的特点,进行针对性的研究是目前流行以及将来一段时间必须面对的问题。 (4)网络与分布式环境下的KDD问题:随着 Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。 (5)应用的探索:随着数据挖掘的日益普遍,其应用范围也日益扩大,如生物医学、电信业、零售业等 领域。由于数据挖掘在处理特定应用问题时存在局限性,因此,目前的研究趋势是开发针对于特定应用的数据挖掘系统。 (6)数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成:数据库系统和Web数据库已经成为信息处 理系统的主流。 2. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，另外，最后条数据是系统的输 入，不知道其对应的输出。请使用SQL SERVER 2005的神经网络功能预测最后两条数据的输出。 首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。 然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。
网络工程作业2本页仅作为文档页封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March
作业二 1. 园区网络分层设计的原则是什么 2. 使用VLAN有什么好处划分VLAN有几种方式 3. 什么是NAT技术为什么要使用NAT 4. 什么是VPN它在广域网连接中有什么作用 5. 简单阐述你对划分子网和路由聚合的理解。 1.园区网络分层设计的原则是什么 注：该问题题目应为“分层设计的原则是什么” 答： 网络中因拓扑结构改变而受影响的区域应被限制到最小程 度。 路由器应传输尽量少的信息。 流量控制策略应实施在距离数据源最近的设备上，避免引入 核心层。 2.使用VLAN有什么好处划分VLAN有几种方式 优点： 分段：一个VLAN就是一个网段，也是一个广播域，打破了 传统的交换机只有一个广播域的限制。 管理灵活：网络管理员能借助VLAN技术轻松管理整个网 络。 安全性： VLAN有更好的安全性，因为它能隔离逻辑网段之 间的用户访问，控制广播域的大小和位置，甚至能绑定某台 设备的MAC地址。 划分方式： 基于端口划分VLAN 基于MAC地址划分VLAN 基于协议规则划分VLAN 基于网络地址划分VLAN 基于用户定义规则划分VLAN
3.什么是NAT技术为什么要使用NAT 网络地址转换（NAT）技术指的是内网的私有地址转换成合法的外部IP地址，使得内部用户能够访问Internet。 使用NAT的企业只需要申请很少的IP地址块就可以将很大的内部网络连接到Internet。事实上，使用NAT的意义不仅在于为企业节约申请IP地址的费用，更在于它可以有效缓解目前的IPv4地址危机，以及隐藏内网实现一定的安全机制。 4.什么是VPN它在广域网连接中有什么作用 虚拟专用网（Virtual Private Network，VPN）是一种采用隧道技术在公共网络上建里专用逻辑通道的连接方式，被广泛应用于远程访问和企业Intranet/Extranet中。 远程主机和本地网络之间一旦建立VPN连接，一些专门的加密技术会针对传输在链路上的数据包加密，好像是在公用网络（Internet）上开辟了一条安全的通信通道，使得这种连接方式既像专线连接那样安全，又省去了租用专用网络的高额费用，因此VPN 技术几乎成为下一代Internet网络的标配。 5.简单阐述你对划分子网和路由聚合的理解。 从一个ip网络地址产生一组子网地址，为划分子网。划分子网的目的是： 提高标准网络中IPv4地址的利用率； 提高网络组建时IPv4规划的灵活性； 可以使在同一个大的标准网络中，各子网之间相互隔离，需 要三层设备才能通信。
《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/5d514136.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/5d514136.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；
学院：材料科学与工程学院专业：材料工程 姓名：飞学号：1125 作业： 找出几个所在专业研究领域的重要而且有研究价值的非线性问题及其模型，要求写出相应的模型方程及其所涉及的变量参数涵义，并列举出研究该模型的主要研究现状。（不少于3种） 举例1：材料力学领域的非线性问题 非线性本构和非线性本构复合材料 1.1 研究非线性本构模型的意义 从力学的角度来看，C/SiC复合材料属于准脆性的各向异性材料。以碳纤维、热解碳界面和SiC基体三种典型组分构成的C/SiC复合材料为例，相对于脆性的单质陶瓷，该材料具有较好的韧性。主要原因是在机械载荷作用下，材料内部存在如前所述的基体开裂、界面脱粘和滑移、纤维断裂和拔出等多种能量耗散机制。虽然这些细观损伤模式有别于金属的屈服机理，但是材料表现出类似的弹塑性-损伤力学行为。图1-1为C/SiC复合材料在沿轴向拉伸加卸载条件下的典型应力-应变曲线，从图中可看出：材料的线弹性极限较低，通常为20MPa左右；当应力水平超过弹性极限之后，材料的弹性模量（E0）开始减小，同时产生类似于不可回复的残余应变，卸载-重加载过程中应力-应变曲线形成迟滞环，且迟滞环的宽度随卸载点应力的增大而不断增大。该材料的剪切应力-应变关系也有类似的特征。由此易知，在对C/SiC复合材料的应力-应变关系进行分析描述时，传统的线弹性本构模型已经不再胜任；而如果仅在线弹性范围内使用该材料，则不能充分发挥出材料的力学性能，安全裕度过大，与航空航天器追求减重的目标不符。因此需要充分了解该材料的非线性力学行为，特别是其内部的损伤机理与特性，并为其建立合适的非线性本构模型。
图1-1 C/SiC复合材料的典型拉伸加/卸载应力-应变曲线 建立非线性本构模型的一个重要作用是辅助C/SiC复合材料的结构优化设计。如前所述，目前C/SiC复合材料已经开始逐步在航空航天器结构上使用，轻质、可重复使用等特性有助于提高飞行器的性能，并降低寿命周期内的使用和维护成本，但是这类材料仍然存在造价高的缺点。例如，德国DLR为X-38 V201飞行器提供的全C/SiC复合材料襟翼的尺寸约为1.4m×1.6m，重68公斤，造价高达2千万美元。这是由材料制备工艺的特点决定的。以较为成熟的等温CVI 工艺为例，该工艺具有能够制备出高纯度的基体、可用于一定厚度构件的近尺寸成型等诸多优点，但是为防止沉积的基体太快地封堵预制体孔隙通道，需要在相对缓慢的沉积速率下进行，因此材料的制备周期长，通常需要几周或数百小时的时间，而且化学反应过程中生成的HCl等副产物对设备有腐蚀作用，导致制备成本偏高，限制了材料的推广应用。因此，为C/SiC复合材料建立合适的本构模型，在结构设计阶段将本构模型与商业有限元软件结合，准确计算和结构在不同受载条件下的应力状态并预测其承载能力，有助于结构的优化设计，同时省去或减少大量的试件制备和测试过程，从而降低热结构的研发成本。国内已经对C/SiC 的损伤机理和本构模型开展了一些研究工作。潘文革等人对二维和三维编织C/SiC复合材料在单轴拉伸载荷下的损伤演化进行了试验研究，通过分析声发射事件数和相对能量等参数，发现两种材料的拉伸损伤过程大致分为初始损伤阶段、过渡阶段、损伤加速和快速断裂阶段；杨成鹏等人对二维编织C/SiC复合材料单轴拉伸非线性力学行为进行了试验研究，通过循环加卸载试验方法，获得了材料的残余应变和卸载模量随拉伸应力的变化关系，并建立了基于剪滞理论的细观损伤力学模型；陶永强等人将二维编织结构简化成正交铺层和纤维束波动部分的组合，采用了Curtin和Ahn提出的基体随机开裂、纤维随机断裂的统计分布理论以及体积平均方法，预测了二维编织C/SiC复合材料的应力-应变关系。此
存储器章节 一、填空题 1、对存储器的要求是容量大、速度快、成本低，为了解决这三方面的矛盾，计算机采用多级存储体系结构，即（高速缓存）、（主存）、（辅存）。 2、一个存储器的容量假设为M*N位，若使用A*B的芯片，（A 大作业 三 1. 给定初值 0x 及容许误差 ，编制牛顿法解方程f (x )=0的通用程序. 解：Matlab 程序如下： 函数m 文件：fu.m function Fu=fu(x) Fu=x^3/3-x; end 函数m 文件：dfu.m function Fu=dfu(x) Fu=x^2-1; end 用Newton 法求根的通用程序Newton.m clear; x0=input('请输入初值x0:'); ep=input('请输入容许误差:'); flag=1; while flag==1 x1=x0-fu(x0)/dfu(x0); if abs(x1-x0) while flag==1 sigma=k*eps; x0=sigma; k=k+1; m=0; flag1=1; while flag1==1 && m<=10^3 x1=x0-fu(x0)/dfu(x0); if abs(x1-x0) end end fprintf('最大的sigma 值为：%f\n',sigma); 2．求下列方程的非零根 5130.6651()ln 05130.665114000.0918 x x f x x +?? =-= ?-???解： Matlab 程序为： （1）主程序 clear clc format long x0=765; N=100; errorlim=10^(-5); x=x0-f(x0)/subs(df(),x0); n=1; 期末大作业报告 课程名称：数字图像处理 设计题目：车牌识别 学院：信息工程与自动化学院 专业：计算机科学与技术 年级：xxxxx 学生姓名：xxxxxxx（学号xxxxxxxxxxxxx） 指导教师：xxxx 日期：20XX.6.10 教务处制 车牌识别 摘要:数字图像处理技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。由于MA TLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以MA TLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。车牌识别技术是智能交通系统的重要组成部分，在近年来得到了很大的发展。本文从预处理、边缘检测、车牌定位、字符分割、字符识别五个方面，具体介绍了车牌自动识别的原理。并用MATLAB软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。 关键词:车牌识别、数字图像处理、MATLAB 一、设计原理 车辆牌照识别系统的基本工作原理为：将摄像头拍摄到的包含车辆牌照的图像通过视频卡输入到计算机中进行预处理，再由检索模块对牌照进行搜索、检测、定位，并分割出包含牌照字符的矩形区域，然后对牌照字符进行二值化并将其分割为单个字符，然后输入JPEG或BMP 格式的数字，输出则为车牌号码的数字。牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等，其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元，采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将牌照中的字符分割出来进行识别，然后组成牌照号码输出。 二、设计步骤 1. 提出总体设计方案: （1）车牌图像预处理方法 因为车牌图像都是在室外拍摄的，所以不可避免地会受到光照、气候等因素的影响，而且拍摄者的手部抖动与车辆的移动会造成图像的模糊。要去除这些干扰就得先对车牌图像进行预处理。由于当前数码相机的像素较高，原始图像的数据一般比较大，输入的彩色图像包含大量颜色信息，会占用较多的存储空间，且处理时也会降低系统的执行速度。因此对图像进行识别等处理时，常将彩色图像转换为灰度图像，以加快处理速度。对图像进行灰度化处理后常用的方法是图像二值化、去除背景图像、增强处理、边缘检测、滤波等处理等。 郑州轻工业学院课程报告设计书 题目：计算机网络工程及应用方案 姓名： 院（系）：国际教育学院 专业班级： 学号： 指导教师：王华东 成绩： 时间：2016年12 月10 日 说明 （报告正文部分）： (要求：一级大标题靠左，加粗四号。二级大标题靠左，加粗小四号。正文部分一律用小四号字，宋体，1.5倍行距) 课程设计说明书用纸一律采用A4幅面，有条件最好打印。打印正文用宋体小四号字；版面页边距：上2.5cm，下2.5cm，左3cm，右2cm；页码用小五号字底端居中；左边装订。 报告正文撰写的题序层次格式： 一、作业名称 计算机网络工程及应用方案 二、题目描述和要求 根据所学过的课程内容，模拟一公司或高校建设网络及信息系统，满足日常办公、教学、科研、外宣等各类服务需要。按照网络工程应用的基本框架流程，通过案例对象的分析调查，拟定预算、网络基建范围、性能要求等，设计规划一个完整网络方案，可以根据给出的参考背景，进行网络建设方案的设计，以及施工的主意事项等。若自己有好的实体背景，可以依据自己的已有公司或高校背景进行设计；提供供参考背景如下（选做其一）： 案例一： 设计一个公司的内部网络系统。公司分为市场部、生产部、开发部、财务部等四个部门，每个部门各有20台计算机和一台文件服务器，计算机（假设台式机和笔记本同价）和服务器上都已经安装了100M网络适配器，网络设计需求如下： 1) 公司从ISP（电信）处获得一个的固定IP地址38.76.29.7，2M专线，DNS为38.76.29.3。 2) 公司拥有一个WEB服务器，用于运行公司主页和企业邮件系统。 3)所有网络互联设备（交换机、路由器等）以及WEB服务器放在市场部机房的机架上。 4) 每个部门都为单独子网网段，但能够访问所有其他部门的资源。 6) 每台计算机都能访问Internet。 案例二： 1、背景： 为了适应业务的发展和国际化的需要，积极参与国家信息化进程，提高管理水平，展现全新的形象，某厂准备建立一个现代化的机构内部网，实现信息的共享、协作和通讯，并和属下个部门互连，并在此基础上开发建设现代化的企业应用系统，实 第 - 1 - 页 共 4 页 数据挖掘试卷 课程代码： C0204413 课程： 数据挖掘A 卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（ ） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（ ） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（ ） 4. 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。（ ） 5. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（ ） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（ ） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（ ） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（ ） 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。（ ） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（ ） 二、选择题（每题2分，30分） 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。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 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( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 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 D.K 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：( ) 1.音乐分类的数据集 在这个题目中，使用了SVM分类器和贝叶斯分类器，并通过sklearn库中的GridSearchCV方法对SVM分类模型的参数进行调优，使最终的正确率提高了5个百分点左右。但仍没有文档中的论文达到的分类正确率高，因为论文中的分类器的设计使专一对音乐音调分类的，其中设计到神经网络和深度学习的一些方法。而我使用的分类器使对大部分分类问题都有效的方法。下面是对数据集的一个简单的介绍： 数据标签 第3-14列:YES or NO 第15列:共16个取值('D', 'G#', 'D#', 'Bb', 'Db', 'F#', 'Eb', 'F', 'C#', 'Ab', 'B', 'C', 'A#', 'A', 'G', 'E') 第16列:共5个取值(1,2,3,4,5) 第17列:共102个类别('C#M', 'F_m', 'D_m', 'D_d7', 'G#m', 'D_m6', 'C_m6', 'C_d7', 'F_M', 'D_M', 'BbM7', 'F#d', 'C#d', 'E_d', 'F_d7', 'F#d7', 'G_m', 'C#d7', 'AbM', 'EbM', 'D#d', 'Bbm6', 'G_M7', 'F#m6', 'Dbd', 'B_m6', 'G#M', 'D_m7', 'B_M', 'F#M7', 'Bbm', 'A#d', 'D#d7', 'Abd', 'G_M', 'F#M4', 'E_M', 'A_M4', 'E_m7', 'D#M', 'C_M7', 'A_m6', 'Dbm', 'A#d7', 'F#M', 'C#m7', 'F_m7', 'C_M', 'C#M4', 'F_M6', 'A_M', 'G_m6', 'D_M4', 'F_M7', 'B_M7', 'E_M4', 'E_m6', 'A_m4', 'G#d', 'C_m7', 'C_M6', 'Abm', 'F_m6', 'G_m7', 'F_d', 'Bbd', 'G_M4', 'B_d', 'A_M7', 'E_m', 'C#M7', 'DbM', 'EbM7', 'C#d6', 'F#m', 'G_M6', 'G_d', 'Dbd7', 'B_m7', 'DbM7', 'D_M6', 'D#d6', 'G#d7', 'A_m7', 'B_d7', 'B_M4', 'A_d', 'A_m', 'C_d6', 'D#m', 'C_M4', 'A_M6', 'BbM', 'C#m', 'D_M7', 'E_M7', 'F_M4', 'F#m7', 'Dbm7', 'B_m', 'C_m', 'Ebd') 这是一个多分类问题 1.1数据读取与训练集和测试集分离 课程设计 课程名称：数值分析 设计题目：数值计算大作业 学号：S315070064 姓名：刘峰 完成时间：2015年10月25日 题目一、非线性方程求根 1.题目 假设人口随时间和当时人口数目成比例连续增长，在此假设下人口在短期内的增长建立数学模型。 （1）如果令()N t 表示在t 时刻的人口数目，β表示固定的人口出生率，则人口数目满足微分方程 () ()dN t N t dt β=，此方程的解为0()=t N t N e β； （2）如果允许移民移入且速率为恒定的v ，则微分方程变成() ()dN t N t v dt β=+， 此方程的解为0()=+ (1)t t v N t N e e βββ -； 假设某地区初始有1000000人，在第一年有435000人移入，又假设在第一年年底该地区人口数量1564000人，试通过下面的方程确定人口出生率β，精确到410-；且通过这个数值来预测第二年年末的人口数，假设移民速度v 保持不变。 435000 1564000=1000000(1)e e βββ + - 2.数学原理 采用牛顿迭代法，牛顿迭代法的数学原理是，对于方程0)(=x f ，如果)(x f 是线性函数，则它的求根是很容易的，牛顿迭代法实质上是一种线性化方法，其基本思想是将非线性方程0)(=x f 逐步归结为某种线性方程来求解。 设已知方程0)(=x f 有近似根k x (假定0)(≠'x f )，将函数)(x f 在点k x 进行泰 勒展开，有 . ))(()()(???+-'+≈k k k x x x f x f x f 于是方程0)(=x f 可近似地表示为 ))(()(=-'+k k x x x f x f 这是个线性方程，记其根为1k x +，则1k x +的计算公式为 )() (1k k k k x f x f x x '- ==+，,,2,1,0???=k 云南大学软件学院实验报告 课程：数据库原理与实用技术实验学期：任课教师： 专业：学号：姓名：成绩： 期末大作业：Electronic Ventor 数据库设计 一、实验目的 （1）掌握数据库设计的基本方法 （2）掌握各种数据库对象的设计方法 （3）熟练掌握DBA必须具备的技能 二、实验内容 1、根据项目的应用和项目的需求说明文档，进行详细的需求分析，给出需求分析的结果。 （1）客户可以在网站上注册，注册的客户要提供客户的姓名、电话、地址，以方便售后和联系，姓名即作为用户名，和密码一起用于注册和登录，客户编号可唯一识别用户，卡号可网上支付。其中地址、电话以方便联系和寄货； （2）网站管理员可以登记各种商品，供客户查询，订购。登记商品时要提供商品的名称、价格，商店中现有商品量，商品编号可唯一识别商品； （3）类别表示商品所属类别，类别编号可唯一识别类别，其中包含了，商品类别名称和制造厂商，可以对商品进行分类售卖； （4）客户可以在网上下订单，也可以到实体店购物，其在订单上所选择的支付方式不同（信用卡、借记卡、现金，现金代表实体店购物），网站管理员可以查看订单，并及时将订单的处理情况更新（比如货物已寄出的信息，订单状态：0：未处理，1：已处理，2：已发货）；订单编号可唯一识别订单，订单中包含订单产生时间，订单状态，支付方式和支付总额； （5）实体商店有自己的店名，卖多种商品，每个商店都有固定的地址，顾客可以到店中买商品，（注：在实体店中购买商品的顾客一律将顾客名默认为佚名），当商店中的库存量小于10时会有提醒到仓库中拿货； （6）配送单中包含查询号可唯一识别配送单，配送人，联系方式； （7）仓库中仓库编号可唯一识别仓库，其中每个仓库都有区号，代表其地址。 （8）各实体间关系 1）一个客户可以购买多种商品，一种商品可以被多个客户购买； 2）一个商品属于且仅属于一种类别，一种类别的商品可以包含多个商品或没有； 3）一种商品放在多个商店中销售，一个商店至少销售一种或销售多种商品； 4）一个订单对应一个客户，一个客户对应多个订单； 5）一个订单对应至少有一件商品或多件，一个商品对应多个订单； 6）一个订单可以有一个商品配送单 7）一个仓库可以存放多种商品，一种商品可以存放在一个仓库； 期末大作业 数据挖掘和基于数据的决策是目前非常重要的研究领域，是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的特殊过程。在商业上，数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析技术，可用于分析企业数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 本次作业要求完成一个相亲配对程序，让相亲者更容易找到自己的意中人。查阅相关文献，以python为工具实现K-近邻算法，从而完成一个基本版的相亲配对系统，在此基础上深入研究聚类算法（K-近邻算法为其中一种），讨论各种聚类思路及算法优劣，完成相应的研究论文。 基本的设计思路提示如下：利用附件datingTestSet.txt文档中提供的三种属性（前三列，其中第1列为对方每年出差/旅行的公里数，第2列为对方玩游戏消耗时间的百分比，第3列为对方每周消费的冷饮公升数）作为测度是否和对方匹配的标准。附件文件第4列表示了你遇到此类人产生的好恶情感，其中largeDoses表示对你极有吸引力，smallDoses表示对你吸引力一般，didntLike 表示是你不喜欢的类型。利用此文件提供的数据，以K-近邻算法为工具，进行数据挖掘，发现你的喜好标准，对新的未标定的待匹配方（即只有前三行数据）给出第4行的好恶情感标签（即largeDoses、smallDoses或didntLike）。 具体要求如下： 1.查找文献，理解完整的K-近邻算法； 2.使用python语言编程实现K-近邻算法，解决相亲配对这一明确的应用问题； 3.撰写的研究论文要有关于聚类算法的详细叙述，论文中的算法应该与程序实 现的算法相印证。 大作业要求： 1.自己设计解决方案，简易的解决方案得分较低，完整的解决方案，即使部分 完成，得分也会较高； 2.作业上交形式为电子版文件。所有文件打包为一个文件，以“学号+姓名” 的方式命名； 3.算法的python源程序（py文件）； 4.对此问题进行研究得到的研究性论文，论文包括前言（简介），算法部分（算 法流程图为核心），程序设计部分（程序流程图为核心），实验结果和分析，小结等内容（doc文件）； 5.论文必须有规范的发表论文格式，包括题目、作者、单位、摘要、关键字、 正文及参考文献； 6.附有少量参考资料。 字数：论文部分字数限于2000±300，太多太少均扣分。 上交期限：19周周日，由学习委员收齐统一上交。 抄袭0分！ 1. For the following dynamical systems 1）'' 30x x x ++= 2）' '2(1),(1)3x x x xy y y y xy =--=-- a) Find all fixed points and classify them. b) Sketch the phase space portrait. Solution for 1）：'' 3 0x x x ++= Set 121 ,y x y y '==. Then, the equation becomes to ， 1 23 2 11y y y y y '=??'=--? Set vector variable z, we can write ()z f z =, where 12y z y ?? =???? 213211()y y f z f y y y ????==????--???? There is only fixed point 00z ?? =???? The Jacobian matrix 2 10 1310Df y ??=??--?? Jacobian matrix for linearized system at the fixed point, () 0110Df y ?? =?? -?? Eigenvalues for this system are 12i λ=±, so they have zero real part and the method of linearization cannot decide about the stability. 数据挖掘原理、算法及应用 学号： 学生所在学院：信息工程学院 学生姓名：颜伟泰 任课教师：汤亮 教师所在学院：信息工程学院 2015年12月 12年级 决策树分类算法 颜伟泰 12软件（1）班 一、摘要 （一）、决策树算法简介：决策树算法是一种归纳分类算法,它通过对训练集的学 习,挖掘出有用的规则,用于对新集进行预测。决策树算法可设计成具有良好可伸 缩性的算法,能够很好地与超大型数据库结合,处理相关的多种数据类型,并且, 其运算结果容易被人理解,其分类模式容易转化成分类规则。 （二）、算法思想：该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现 的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规 则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规 则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采 用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小 可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。 （三）、算法运用领域： （1）Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快 的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。通过数据挖掘，市场商人可 以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一 些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。百货商场、超市和一 些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。 （2）Apriori算法应用于网络安全领域，比如时候入侵检测技术中。早期中大 型的电脑系统中都收集审计信息来建立跟踪档，这些审计跟踪的目的多是为了性 能测试或计费，因此对攻击检测提供的有用信息比较少。它通过模式的学习和训 练可以发现网络用户的异常行为模式。采用作用度的Apriori算法削弱了Apriori 算法的挖掘结果规则，是网络入侵检测系统可以快速的发现用户的行为模式，能 够快速的锁定攻击者，提高了基于关联规则的入侵检测系统的检测性。 （3）Apriori算法应用于高校管理中。随着高校贫困生人数的不断增加，学校 管理部门资助工作难度也越加增大。针对这一现象，提出一种基于数据挖掘算法 的解决方法。将关联规则的Apriori算法应用到贫困助学体系中，并且针对经典 Apriori挖掘算法存在的不足进行改进，先将事务数据库映射为一个布尔矩阵， 用一种逐层递增的思想来动态的分配内存进行存储，再利用向量求"与"运算，寻 找频繁项集。实验结果表明，改进后的Apriori算法在运行效率上有了很大的提 升，挖掘出的规则也可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作。 （4）Apriori算法被广泛应用于移动通信领域。移动增值业务逐渐成为移动通 信市场上最有活力、最具潜力、最受瞩目的业务。随着产业的复苏，越来越多的 增值业务表现出强劲的发展势头，呈现出应用多元化、营销品牌化、管理集中化、 合作纵深化的特点。针对这种趋势，在关联规则数据挖掘中广泛应用的Apriori 算法被很多公司应用。依托某电信运营商正在建设的增值业务Web数据仓库平台， 网络教育学院 《数据挖掘》课程大作业 题目： Knn算法原理以及python实现 第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据挖掘的认识等等，300-500字。 《数据挖掘是计算机专业一门重要的专业课。本课程是大数据背景下现代统计数据分析不可缺少的重要工具。通过本课程的学习，培养学生的数据分析技能，熟悉和掌握大数据信息提取与结果分析，培养适应社会数据分析岗位需求的专业人才。课程的重点教学内容为：网络爬虫与数据抽取、数据分析与挖掘算法-关联规则、数据分析与挖掘算法-分类与预测、数据分析与挖掘算法-聚类等。课程任务主要是让学生在学习期间掌握数据挖掘理论以及如何用数据挖掘来解决实际问题，了解某个数据挖掘解决方案对特定问题是否切实可行，学生能够借助软件工具进行具体数据的挖掘分析。本课程为计算机相关专业的基础课程，其内容涵盖了数据挖掘的相关知识。课程在阐述Python理论知识基础上，增加了数据分析和处理等知识内容，从而使学生加深对数据挖掘的理解。课程安排内容难易适中，学生可以通过实际项目加深对数据挖掘系统结构的整体流程了解。 第二大题：完成下面一项大作业题目。 2020秋《数据挖掘》课程大作业 注意：从以下5个题目中任选其一作答。 题目一：Knn算法原理以及python实现 要求：文档用使用word撰写即可。 主要内容必须包括： （1）算法介绍。 （2）算法流程。 （3）python实现算法以及预测。 （4）整个word文件名为 [姓名奥鹏卡号学习中心]（如 戴卫东101410013979浙江台州奥鹏学习中心[1]VIP ）答： 一、knn算法介绍 1. 介绍 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，kNN方法较其他方法更为适合。 2. 核心概括 主要的思想是计算待分类样本与训练样本之间的差异性，并将差异按照由小到大排序，选出前面K个差异最小的类别，并统计在K个中类别出现次数最多的类别为最相似的类，最终将待分类样本分到最相似的训练样本的类中。与投票(Vote)的机制类似。 二、knn算法流程 1. 准备数据，对数据进行预处理 2. 选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组 (单选题) 1: 商品条码EAN-13的校验码由( )位数字组成,用以校验条码的正误 A: 1 B: 2 C: 3 D: 4 正确答案: (单选题) 2: 商品条码EAN-13的前缀码是用来表示( )的代码 A: 商品项目 B: 厂商 C: 各编码组织所在国家地区 D: 国际编码组织 正确答案: (单选题) 3: 由条与空代表的信息编码的方法被称作（） A: 码制 B: 符号法 C: 赋值法 D: 表示法 正确答案: (单选题) 4: 射频技术RF的基本原理是哪种理论 A: 机械 B: 信息 C: 电磁 D: 力学 正确答案: (单选题) 5: 属于无含义代码的是 A: 顺序码 B: 系列顺序码 C: 数值化字母顺序码 D: 层次码 正确答案: (单选题) 6: 在垂直方向上不存储信息，垂直方向的高度是为了识读方便，并弥补印刷缺陷或局部损坏的条形码是（） A: 多维条形码 B: 二维条形码 C: 三维条形码 D: 一维条形码 正确答案: (单选题) 7: 断电后会使数据丢失的存储器是 A: ROM（只读存储器） B: RAM（随机存储器) C: 磁盘 D: 光盘 正确答案: (单选题) 8: 在用GPS信号导航定位时，为了结算测站的三维坐标，必须观测______GPS卫星，称为定位星座。（） A: 4颗 B: 5颗 C: 6颗 D: 9颗 正确答案: (单选题) 9: CPU能够直接访问的存储器是 A: 内存 B: 系统 C: 网络 D: 介质 正确答案: (单选题) 10: 下列软件属于系统软件的是 A: 人事管理软件 B: Windows C: Word D: 股票分析软件 正确答案: (单选题) 11: ＥＤＩ交换是报文和服务段的结构化集合形式在伙伴间进行的 A: 对照 B: 电子订货系统 C: 通信 D: 电子对帐系统 正确答案: (单选题) 12: 物流信息系统是（）的保证 A: 节约物流成本 B: 企业获得高额利润 C: 提高物流服务质量 D: 降低劳动强度 正确答案: (单选题) 13: ECR意即 A: 快速反应（QR） B: 高效消费者响应 C: 连续补货 D: 价值链驱动（VCI） 正确答案: (单选题) 14: FTP是文件传输的简称，用于Internet上的控制文件的（） A: 双向传输 B: 单向传输 C: 数量 D: 质量 正确答案: (单选题) 15: 部门负责人作出关系局部和中期决策所涉及的信息是（） A: 战略管理信息 B: 战术管理信息 C: 知识管理信息 D: 操作管理信息 正确答案: (单选题) 16: 下面关于域名内容正确的是（） A: CN代表中国，GOV代表政府机构 B: CN代表中国，EDU代表科研机构 C: AC代表美国，GOV代表政府机构 D: UK代表中国，EDU代表科研机构 正确答案: (单选题) 17: 有一商品的条码为6924973304024，其中692的含义是（） A: 制造商国家或地区 B: 制造商代码 C: 商品代码 D: 校验码 正确答案: (单选题) 18: 由于GPS卫星数目(共有24颗)较多且分布合理,所以在地球上任何地点均可连续同步地观测到至少（）颗卫星,从而保障了全球、全天候连续实时导航与定位的需要数值分析大作业三 四 五 六 七
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