天津理工大学数值计算第四章戴敏

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数值方法课后习题答案第4章

第四章
解线性方程组迭代法
第四章解线性方程组迭代法
习题4-1
第四章
解线性方程组迭代法
Байду номын сангаас
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
解线性方程组迭代法
第四章
习题4
习题4
习题4
习题4
8.
设A为严格对角优势阵，证明：
习题4
9. A是n阶非奇异阵，B是n阶奇异阵，试求证：
习题4
习题4
P91
P91.
x0
p0 r0
Ap0
x1
r1
p1
Ap1
x2
r2
0
3
7
30/29=
17/29=
1360/841=
1530/841=
14/9=
0.3
P91
1.034482758 0 1 8 10/29= 0.344827586
0.570796875 0.493315839 0.500166165 0.499999398 1.001438281 0.998173633 1.000074653 1.000013383 -0.49943416 -
0.500558834 0.499923587 0.500003961
w=1.03
10 29 a0 =10/29=0.344827586
2890/841=3.436385254 260100/24389=10.66464388 a1 =8381/26010=0.322222222 -289/29= -9.965517218 b0 =289/841=0.343638524

数值计算在热工中应用B第三章

2
采用有限差分法，用差分式代替
d d ， 2 dx dx
2
采用二阶截差时，可对节点2，3，4建立离散方程；另外可对节点3采用四阶截差，对节点2，4二阶截差。
13
e x e2 x 并与精确解对比 4 8 e e
仅节点3采用四阶截差就使结果明显改善。
14
32个区间数的解就可以作为网格独立解。
T
AT g ~ 0 0 T F
n1 n
（b)
T
n1
(b)－(a)
~ n1 n1 T T ~ 0 0 T T
AT g 0 T F ~ n n A(T T ) 0
n
（a)
20
即：
误差矢量的传递可直接使用矩阵 A （注意条件：
边值计算不引入误差） 3 误差矢量的表示方式离散分量
n A 0 给定 n1
(c)
离散分量表示法
21
做函数展开谐波分量表示法
谐波分量 3.2.2 离散FOURIER展开
1 展开式
与[ l, l ]区间上连续函数的Fourier展
开相对应，（2N+1)个数对 ( xi , yi ) 可以用下标在－N到N之间的三角函数（谐波分量）之和来表示。
5
（2）分析方法—对离散方程的精确解
（1）－定义— TE Lx,t (in ) L( )in
n n 1 ， i 1 i

对
点（i,n) 做Taylor展开（含时间与空间，代入离散方程并整理成两个算子相减的形式。
对1-D模型方程的FTCS格式，可有
2 u Sin t 2x x 2 2 u 2 S O(t , x ) x x t i , n

数值计算在热工中应用B第六章-1

端点条件：i=1, Ci=0; i＝M1, Bi＝0 如果将(a)式用于i=1,则立即可得出i=1 时两点上未知量的关系式，将它与(b) 相比就能得出P1，Q1。
9
i = 1, C1 = 0, A1T1 = B1T2 + D1
B 1 D 1 T1 = T 2 + A1 A1
B1; Q1 = D1 P1 = A1 A1
t 3
2 n = a( x2vi , j ,k + y vi , j ,k + z2Ti ,nj+,1 k)
14
用von Neumann分析方法可以证明稳定性条件为：
1 1 1 at ( 2 + 2 + 2 ) 1.5 x y z
表面上看，相对于一维问题允许时间步长放大了3倍；实际上并不！对二维问题P－R方法绝对稳定。 3. 这种求解非稳态全隐格式的交替方向隐式(ADIimplicit)与求解多维稳态问题的交替方向迭代(ADIiteration)方法极为相似。
东西扫描－南北求解时：
Jakob: G-S:
( k +1) (k ) aPp( k+1) = aNN + aSS( k+1) + [aEE( k ) + aWW + b]
( k +1) ( k +1) aPP( k+1) = aNN + aSS( k+1) + [aEE( k ) + aWW + b]
25
6.2.3 交替方向块迭代法－ADI 1. 基本思想先按行（或列）直接求解，再按列（或行）直接求解；两次全场更新，组成一轮迭代。
Alternative direction iteration(ADI)与交替方向隐式(ADI)之间的联系：

戴敏老师的简介及课程5.0

戴敏老师的简介戴敏简介 (1)主讲课程 (1)讲课风格 (2)授课经历 (2)客户评论 (2)培训理念 (2)郑重承诺 (2)首创作品 (2)发表文章（链接） (2)戴敏的主讲课程大纲 (3)（一）创建培训体系的动作分解 (3)（二）“两下子”培训功夫 (5)（三）包教包会的一分钟玩转电脑技法 (6)（四）向解放军学习执行力 (8)（五）职场沟通技巧 (10)戴敏简介“培训模块”人力资源专家，“向解放军学习执行力”研究专家，“一分钟玩转电脑技法”创始人，全国30余家管理咨询公司特聘首席顾问、高级讲师。

专讲三门课：HR培训模块、执行力和沟通。

45岁年龄（1965年生辰），26年管理经验，20年为师经历，23年军龄，8年企业HR 管理。

曾任解放军通信指挥学院讲师、某野战军上校团长，丝宝集团等公司高级培训师、培训经理、行政人力资源总监等职。

主讲课程《创建培训体系的动作分解》、《培训师的两下子培训功夫训练》、《包教包会的一分钟玩转电脑技法》、《向解放军学习执行力》、《职场沟通技巧》、《培训的道与术》1、戴敏在09中国培训年会上的讲课视频2、戴敏讲解的学习的三个层面（视频）视频链接：请到百度视频里搜索“戴敏老师”PPT下载地址（无需注册）：“戴敏简介及课程大纲”/filebox/down/fc/9e8e8317f9912ce58e5564d71cbd9d29讲课风格1、内容上，注重通俗、简单、实用2、讲解上，注重线条、层次、逻辑3、方法上，借助一点多媒体运用4、风格上，激情、诙谐、幽默演讲素材既有部队亲身经历，也有企业管理实践，更有家庭孩子教育。

特别注重课程的原创性，不盲目跟风，不唯上，不人云亦云。

授课经历丝宝集团、时代光华、武汉大学、百度、湖北迈亚集团、华明达投资集团、名发世家、越秀人力资源公司、武汉HR圈子、武汉鹤翔集团……客户评论《创建培训体系的动作分解》拿来即用，《培训师的两下子培训功夫训练》一学就会，《包教包会的一分钟玩转电脑技法》神奇无比，《培训的道与术》指明方向，《向解放军学习执行力》影响深远，《职场沟通技巧》终生受益。

数值计算在热工中应用B第五章-2

纯对流传递
C 0.8
10
当Courant数小于1时，产生了严重的扩散作
用，将尖峰逐渐抹平。此种误差称为流向假扩散 (Streamwise false diffusion)。 5.5.3 网格倾斜交叉引起的计算误差两股速度相同温度不同的气流相遇，设气流的扩散系数为零，当流速与网格线
夹角倾斜时，数值计算结果误差很大。
1 型线上凹 (W 2P E ) 0, Cur 使插值微减！ 8 型线下凹 (W 2P E ) 0, 1 Cur 使插值微增！ 8
27
怎样取相邻的三点?
(2) 为增加格式的稳定性要引入迎风思想：对e-界面
当界面流速ue大于零时，取当界面流速ue小于零时，取
5
t 2 ux 2 2 2 ) i ,n u ) i ,n ) ) O ( x , t ) i ,n 2 2 i ,n t x 2 t 2 x
其中关于时间的二阶导数项可做如下变化：
2 2 2 ( ) (u ) u ( ) u (u ) u 2 t t t t x x t x x x 2
来流速度为
U
2 uv U 2
Fw Fs , aPP aW W aSS , P

W
S
2
!
13
三个对流问题的归纳 1) 一维稳态对流扩散问题 2) 一维非稳态对流问题（Noye,1976) 此种误差称为流向假扩散 (Streamwise
false diffusion)。
30
4. 采用SGSD格式－一类组合格式 1）SCSD格式（1999）（均分网格） CD：
e 0.5(P E ) 无二阶假扩散，但条件稳定!

tjm2010第1章数值计算概念

1 3 0 . 3333333333( 本应 1 3 0 . 3333333333
(1 . 000002 ) 1 . 000004 0
2
3）
( 本应（ 1 . 000002 ） 1 . 000004
2
1 . 0000040000 0 . 0000000000
16
x x
* *
来表示近似值的精度或准确值x所在的范围。
18
tjm
例1 设x ==3.1415926… 近似值x* =3.14,它的绝对误差是 0.001 592 6…，有
‌ x-x*=0.0015926… 0.002=0.210-2 例2 又近似值x* =3.1416，它的绝对误差是 0.0000074…，有 x-x*=0.0000074… 0.000008=0.810-5 例3 而近似值x* =3.1415，它的绝对误差是 0.0000926…，有 x-x*=0.0000926… 0.0001=0.110-3 绝对误差限*不是唯一的，但*越小越好
6
tjm

数值计算方法这门学科有如下特点： 1.面向计算机 2.有可靠的理论分析 3.要有好的计算复杂性 4.要有数值实验 5.要对算法进行误差分析本课程主要内容：非线性方程求根，解线性方程组的直接方法，插值法，曲线拟合，数值微分，数值积分，解线性方程组的迭代法，计算矩阵特征值和特征向量，常微分方程的数值解法。
e
* r

e x
* *

x x x
*
*

x
* *
r (x )
*
则称
r (x )
*
r (x )
*

数值计算课后习题答案(全)

习题一解答1．取3.14，3.15，227，355113作为π的近似值，求各自的绝对误差，相对误差和有效数字的位数。

分析：求绝对误差的方法是按定义直接计算。

求相对误差的一般方法是先求出绝对误差再按定义式计算。

注意，不应先求相对误差再求绝对误差。

有效数字位数可以根据定义来求，即先由绝对误差确定近似数的绝对误差不超过那一位的半个单位，再确定有效数的末位是哪一位，进一步确定有效数字和有效数位。

有了定理2后，可以根据定理2更规范地解答。

根据定理2，首先要将数值转化为科学记数形式，然后解答。

解：（1）绝对误差:e(x)=π－3.14＝3.14159265…－3.14＝0.00159…≈0.0016。

相对误差：3()0.0016()0.51103.14r e x e x x -==≈⨯有效数字：因为π＝3.14159265…=0.314159265…×10，3.14＝0.314×10，m=1。

而π－3.14＝3.14159265…－3.14＝0.00159…所以│π－3.14│＝0.00159…≤0.005=0.5×10－2＝21311101022--⨯=⨯所以，3.14作为π的近似值有3个有效数字。

（2）绝对误差:e(x)=π－3.15＝3.14159265…－3.14＝－0.008407…≈－0.0085。

相对误差：2()0.0085()0.27103.15r e x e x x --==≈-⨯有效数字：因为π＝3.14159265…=0.314159265…×10，3.15＝0.315×10，m=1。

而π－3.15＝3.14159265…－3.15＝－0.008407…所以│π－3.15│＝0.008407……≤0.05=0.5×10－1＝11211101022--⨯=⨯所以，3.15作为π的近似值有2个有效数字。

（3）绝对误差:22() 3.14159265 3.1428571430.0012644930.00137e x π=-=-=-≈-相对误差：3()0.0013()0.4110227r e x e x x--==≈-⨯有效数字：因为π＝3.14159265…=0.314159265…×10， 223.1428571430.3142857143107==⨯，m=1。

数值计算课后全部答案(整合)

目录第一章-----------------------------------------1 第二章-----------------------------------------4 第三章-----------------------------------------9 第四章-----------------------------------------15 第五章-----------------------------------------20 第六章-----------------------------------------27 第七章-----------------------------------------30第一章数值计算中的误差习题一1.1 下列各近似数的绝对误差限是最末位的半个单位，试指出它们各有几位有效数字。

1x =-3.105 , 2x =0.001, 3x =0.100, 4x =253.40, 5x =5000, 6x =5⨯310.答案：4，1，3，6，4，1.1.2 设100>*x >10,x 是*x 的有五位有效数字的的近似数,求x 的绝对误差限。

答案：当10<x<100时,因为有5位有效数字,所以绝对误差限为0.005. 1.3 求下列各近似数的相对误差限和有效数字位数： 1) 123x x x ++,2) 124x x x 3) 24x x 答案：()10.0005e x ≤()20.0005e x ≤()30.0005e x ≤ ()40.005e x ≤ ()50.5e x ≤ ()60.5e x ≤1）()()()()123123e x x x e x e x e x ++=++≤()()()123e x e x e x ++3221.5100.15100.510---≤⨯=⨯≤⨯2123()0.1510x x x ε-++=⨯123123123()()0.0004993...0.0004994r x x x e x x x x x x ε++++==≤++123x x x ++=-3.004 精确到小数点后两位,所以有三位有效数字。

天津理工大学概率论与数理统计第四章习题答案详解.doc

第 4 章随机变量的数字特征一、填空题1、设X为北方人的身高，Y 为南方人的身高，则“北方人比南方人高”相当于E( X ) E(Y)2、设X为今年任一时刻天津的气温，Y 为今年任一时刻北京的气温，则今年天津的气温变化比北京的大，相当于D(X) D(Y) .3、已知随机变量X 服从二项分布，且E(X ) 2.4, D(X) 1.44 ，则二项分布的参数n= 6 , p= .4、已知X服从(x ) 1 e x2 2x 1，则 . E(X)=1 , D(X)=1/2.5、设X的分布律为X 1 0 1 2P 1 1 1 1 8 4 2 8则 E(2X 1) 9/4 .6、设X ,Y相互独立，则协方差cov( X ,Y ) 0 .这时， X ,Y 之间的相关系数XY 0 .7 、若XY是随机变量 (X,Y)的相关系数，则 | XY| 1的充要条件是P Y aX b 1 .8、XY是随机变量 ( X ,Y ) 的相关系数，当XY 0时，X与Y 不相关，当| XY | 1 时，X 与 Y 几乎线性相关 .9、若D(X) 8, D(Y ) 4 ，且X ,Y相互独立，则 D (2X Y ) 36 .10、若a, b为常数，则D (aX b) a2 D ( X ) .11、若X ,Y相互独立，E( X ) 0, E(Y) 2 ，则 E(XY ) 0 .12、若随机变量X 服从[0,2 ]上的均匀分布，则E( X )π.13、若D(X) 25, D(Y ) 36, XY 0.4 ，则 cov( X ,Y ) 12 ， D(X Y) 85，D ( X Y ) 37 .14、已知E( X ) 3，D(X) 5，则E(X 2)2 30 .15、若随机变量X 的概率密度为e x x 0，(x)x，则 E(2X ) 20 0E (e 2 X ) 1/3 .二、计算题1、五个零件中有 1 个次品，进行不放回地检查，每次取 1 个，直到查到次品为止。

天津理工大学硕士生导师考研招生录

机械工程学院
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王收军解宁张春秋赵连玉葛为民柴晓艳孙启湲沈兆奎吴建华刘艳玲洪林张西正李杨民陈炜陈广来王兴波王宇华刘军赵新华郭书祥
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08 工学
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化学化工学院
08 工学
081701 化学工程
陈慧廉景燕孙波尹晓红仝新利
化学化工学院
08 工学
081702 化学工艺
孙有光尹晓红宋蔚
化学化工学院
08 工学
081703 生物化工
自动化学院
08 工学
081103 系统工程
自动化学院
08 工学
081104 模式识别与智能系统
葛为民陈在平张惊雷董恩增苏彩红
自动化学院
08 工学
081105 导航、制导与控制
计算机与通信工程学院
08 工学
081001 通信与信息系统
马秀荣童峥嵘张爱玲曹晔袁其平王春东张德干白育堃赵健
计算机与通信工程学院
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13 艺术学
1305L1 设计艺术学
孙文涛苗延荣钟蕾马振龙王春涛王亦敏陈志莹丁钢郑丽萍韩君刘宇汤洲
图书馆
12 管理学
120502 情报学
刘彦庆高景祥
国际工商学院
12 管理学
1202Z1 企业全球化管理与创新
叶军芦文娟王亦虹李桂山何家蓉

数值计算引论(第二版)三四五章习题解答

close all clear all clc n=10; x=zeros(n+1,1); for k=1:n+1 x(k)=cos((2*k-1)*pi/2/(n+1)); end y=1./(1+25*x.^2); x0=-1:0.1:1; y0=interp1(x,y,x0,'spline'); plot(x0,y0,'r')
h2 1.5, h3 0.5, h4 1.5, h5 0.5
b [0
h2 h3 3 h3 A 6 0 h3 6 h3 h4 3 h4 6
2
0]
0
T
2 3 h4 1 12 6 h4 h5 0 3
（d）样条函数插值具有比较好的数值稳定性。 √
习题
3.以0.1，0.15，0.2为插值节点，计算 f ( x ) x 的二次Lagrange插值多项式 P2 ( x ) ，比较 P2 (0) 和 f (0) ，问定理4.1的结果是否适用于本问题。解答：首先构造二次Lagrange插值多项式
R=chol（A）
0 -0.8165 1.1547 0 0 0 -0.8660 1.1180
-0.7071 1.2247 0 0
方法2：利用Cholesky定义求解
6.矩阵
1 A1 1 2 2 1 2
2 2 1 , A2 2 1 1
2 2 0
(B) 0 1
2 1 2
Gauss-Seidel迭代
0 1 M (D L) U 0 0
(M ) 2 1

数值分析上机实验——数值积分

实验报告哈尔滨工程大学教务处制实验三数值积分一．数值积分的基本思想1.复合梯形公式：Tn=++)()([2b f a f h2∑-=11)](n k xk f ；2.复合辛普森公式：Sn=6h[f(a)+f(b)+2∑-=11)](n k xk f +4∑-=+1)2/1(n k x f ]；以上两种算法都是将a-b 之间分成多个小区间（n ）,则h=(b-a)/n,x k =a+kh,x k+1/2=a+(k+1/2)h,利用梯形求积根据两公式便可。

3.龙贝格算法：在指定区间内将步长依次二分的过程中运用如下公式（1）Sn=34T2n-31Tn（2）Cn=1516S2n-151Sn（3）Rn=6364C2n-631Cn4T)(k m=144-m m T )1(1+-k m - 141-mT )(1k m -，k = 1，2，… 二.实验题目及实验目的(第4章计算实习题第1题)用不同数值方法计算积分xdx x ln 1⎰= -94。

（1）取不同的步长h 。

分别用复合梯形及复合辛普森求积计算积分，给出误差中关于h 的函数，并与积分精确值比较两个公式的精度，是否存在一个最小的h ，使得精度不能再被改善？（2）用龙贝格求积计算完成问题（1）。

（3）用自适应辛普森积分，使其精度达到104-。

三．实验手段：指操作环境和平台:win7系统下MATLAB R2009a程序语言：一种类似C 语言的程序语言，但比C 语言要宽松得多，非常方便。

四.程序①复合梯形求积程序function t=TiXing_quad(a,b,.h) format longx=a:h:b;y=sqrt(x).*log(x);y(1)=0;t=0;for k=1:(b-a)/h,t= t+y(k)+y(k+1);endt=t*h/2;②复合辛普森求积程序function s=Simpson_quad(a,b,h) format longx=a:h:b;y=sqrt(x).*log(x);z=sqrt(x+h/2).*log(x+h/2);y(1)=0;s=0;for k=1:(b-a)/h,s= s+y(k)+y(k+1)+4*z(k);ends=s*h./6;③龙贝格求积程序function [q,R]=Romberg(a,b,eps) h=b-a;R(1,1)=h*(0+sqrt(b).*log(b))/2; M=1;J=0;err=1;while err>epsJ=J+1;h=h/2;S=0;for p=1:Mx=a+h*(2*p-1);S=S+sqrt(x).*log(x);endR(J+1,1)=R(J,1)/2+h*S;M=2*M;for k=1:JR(J+1,k+1)=R(J+1,k)+(R(J+1,k)-R(J,k))/(4^k-1);enderr=abs(R(J+1,J)-R(J+1,J+1));endq=R(J+1,J+1);控制台输入代码：（1）>> a=0;>> b=1;>> h=0.1;>> t=TiXing_quad(a,b,h)>> s=Simpson_quad(a,b,h)>> h=0.01;>> t=TiXing_quad(a,b,h)>> s=Simpson_quad(a,b,h)>> h=0.001;>> t=TiXing_quad(a,b,h)>> s=Simpson_quad(a,b,h)（2）>> a=0;>> b=1;>> eps=10^-8;>> [quad,R]=Romberg(a,b,eps)（3）>> a=0;>> b=1;>> eps=10^-4;>> q=ZiShiYingSimpson('sqrt(x).*log(x)',a,b,eps) 五．实验结果比较与分析（1）h = 0.1时h = 0.01时h = 0.001时由结果（1）可知对于同一步长h，复合辛普森法求积分精度明显比复合梯形法求积的精度要高，且当步长取不同值时即h越小时，积分精度越高。

基于工程教育认证的计算机专业人才培养模式研究

基于工程教育认证的计算机专业人才培养模式研究摘要：为办出地方院校计算机专业特色，培养具有社会竞争优势的人才，以计算机科学与技术专业工程教育认证为契机，从课程体系设置、特色课程群建设、实践教学体系构建、教学过程质量监控、评价与反馈等方面对人才培养模式进行探索，结果表明改革初见成效，提高了人才培养质量。

关键词：工程教育认证；计算机；人才培养；实践能力中图分类号：G623.58文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）12-0065-02收稿日期：2018-07-12基金项目：本科生解决复杂工程问题能力培养的教学研究与实践（171006005B ），天津市教委教改项目（2017.7-2019.6）；面向工程教育认证的软件类核心课程群实践教学改革与研究（YB17-11），天津理工大学教学基金项目（2017.6-2019.6）；基于猎人推优算法的大学生悬赏系统研究（201810060008），大学生创新创业项目国家级项目（2018.5-2019.5）作者简介：董晨（1976-），讲师，硕士，主要研究方向：数据挖掘；戴敏（1972-），教授，博士，主要研究方向：数据处理、数据挖掘等。

天津理工大学计算机科学与技术专业历经多年的发展，为天津市社会经济发展特别是信息化建设培养了一大批优秀的专业人才。

但面对我国计算机专业数量多、同质性强且供需矛盾等问题，如何办出体现地方院校计算机专业特色、培养具有社会竞争优势的人才，是进行专业建设一直在探索的问题。

工程教育认证标准为人才培养指明了方向，使我们结合自身办学定位，明确专业建设和人才培养目标，强化学生应用能力培养，提高专业教育质量[1]。

天津理工大学计算机科学与工程学院在2015年成立工程教育认证工作组，2017年11月接受工程教育认证专家现场考查，并通过认证。

以下围绕工程教育认证申请工作，介绍所开展的专业建设和改革工作。

一、专业建设与改革（一）明确培养目标制定明确、可衡量的专业培养目标是申请工程教育认证首先要解决的关键问题。

基于数据挖掘的运动员体能测试数据分析

基于数据挖掘的运动员体能测试数据分析
戴敏;黄亚楼
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2003(039)009
【摘要】数据挖掘就是利用机器学习的方法从大量数据中提取有价值知识的过程.该文以运动员林能测试数据为分析对象,采用关联规则技术分析测试项之间的关联,并进一步优化体能测试指标.把基于体能数据对运动员的综合评价问题转化为分类问题,设计基于BP学习算法的分层网络,有效地解决运动员体能状态评价.
【总页数】4页(P38-40,60)
【作者】戴敏;黄亚楼
【作者单位】南开大学计算机科学与技术系,天津,300071;天津理工学院计算机科学与工程系,天津,300191;南开大学计算机科学与技术系,天津,300071
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于数据挖掘的运动员生化数据分析 [J], 李光军;陈刚
2.中国足球运动员体能测试方法研究——YOYO体能测试实施情况调查分析 [J], 陈立新;龚波
3.基于数据挖掘技术在人体肌肉力量数据分析中的应用——以人体握力肌肉力量测试数据研究为例 [J], 于岱峰;钟亚平;于亚光
4.基于功能动作测试分析的篮球运动员体能水平对跳投命中率的影响 [J], 易黎;张
爱钰
5.基于MATLAB数据分析的篮球运动员专项体能研究 [J], 高萌
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用于锋电位分类的二阶差分表示法

用于锋电位分类的二阶差分表示法
罗静;戴敏
【期刊名称】《天津理工大学学报》
【年(卷),期】2013(029)006
【摘要】针对锋电位在相似度高及存在大量叠加锋电位时分类结果不理想的问题,提出了一种新的锋电位特征表示方法-二阶差分表示法.该方法对锋电位波形求取二阶差分,以二阶差分序列作为锋电位的特征信息,形成新的样本向量进行分类.该方法对Wave_ clus中不同信噪水平的数据分别进行了实验.实验表明,该方法描述了锋电位波形在各个时刻的波形趋势,在一定程度上能够扩大不同类型波形之间的差异性.将此方法用于锋电位分类,尤其是叠加锋电位分类,可以提高分类准确率,并且可以有效的避免噪声的干扰.
【总页数】5页(P21-25)
【作者】罗静;戴敏
【作者单位】天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算与软件新技术重点实验室,计算机视觉与系统教育部重点实验室,天津300384;天津理工大学计算机与通信工程学院天津市智能计算与软件新技术重点实验室,计算机视觉与系统教育部重点实验室,天津300384
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.红外二阶导数指纹图谱用于紫花地丁药材的产地分类 [J], 麦曦;欧阳婷;曹郁生;张继红;魏金金;童伟
2.SpikeTools:用于神经元网络锋电位分类的软件 [J], 孙倪;周炜;李向宁;曾绍群
3.一种用于阿尔茨海默病分类的二阶段多任务特征选择算法 [J], 杨晨晖;侯超群
4.基于CUDA的多信道锋电位实时分类方法 [J], 蔡瑞初; 赵坤垚; 黄礼泊; 何炯; 陈瑶
5.用于半监督分类的二阶近似谱图卷积模型 [J], 公沛良;艾丽华
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运钞车车辆路径规划策略

运钞车车辆路径规划策略刘晓翀;戴敏;郑刚;黄庆军【摘要】针对实际运钞网点数每天动态变化问题,提出一种先划分、再优化的动态运钞车路线规划策略.第一阶段先采用Dijkstra算法求出两点之间的最短路径,再利用最近邻算法和均衡工作量因子求出动态需求车辆的车辆数和每条路径上的网点;第二阶段利用前置交叉的改进遗传算法,分别优化每条路径并求出每条路径上的网点顺序,获得距离最短和时间最少的路径.实验结果表明,该策略能有效解决车辆数目和路径根据需求动态变化的问题,达到节约和合理利用资源的目的.%Since the real node number in cash transport network changes dynamically, a route planning strategy for dynamic cash transport routing was proposed.The strategy did partitioning and optimizing in sequence.Firstly, Dijkstra algorithm was adopted to compute the shortest route between two nodes, and then vehicle number and node on each route were gotten by nearest neighbor algorithm and workload balancing factor.Secondly, the pre-cross genetic algorithm was adopted to optimize each route and get node sequence on the route, which could get the route with shortest distance and minimum time consumption.The experimental results show that the proposed strategy can meet the requirements of dynamic vehicle number and route, and achieve the purpose of saving resources.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2011(031)004【总页数】4页(P1121-1124)【关键词】车辆路径问题;均衡工作量因子;线路划分;路径优化【作者】刘晓翀;戴敏;郑刚;黄庆军【作者单位】天津理工大学,天津市智能计算与软件新技术重点实验室,天津,300384;天津理工大学,生物信号与智能处理实验室,天津,300384;天津理工大学,天津市智能计算与软件新技术重点实验室,天津,300384;天津理工大学,生物信号与智能处理实验室,天津,300384;天津理工大学,天津市智能计算与软件新技术重点实验室,天津,300384;天津理工大学,生物信号与智能处理实验室,天津,300384;天津理工大学,天津市智能计算与软件新技术重点实验室,天津,300384;天津理工大学,生物信号与智能处理实验室,天津,300384【正文语种】中文【中图分类】TP31;TP1810 引言车辆路径问题 (Vehicle Routing Problem，VRP)是物流系统中普遍受到关注的热点问题。

组件开发与软件重用

文章编号:046527942(2001)0320024204组件开发与软件重用Ξ戴　敏1　宋燕平2(1.天津理工学院计算机科学与工程系,天津300191;2.南开大学信息学院,天津,300071)摘要介绍面向对象开发方法实现软件重用的方式,并重点介绍目前最优秀的软件重用手段——组件开发,并以创建和使用JavaBean s 为例说明组件开发实现软件重用的方法.关键词:软件重用;面向对象;封装;继承;组件中图分类号:T P 311 文献标识码:A0　引言计算机硬件能够快速发展的原因之一是工业化程度比较好,很多集成电路按照功能做成标准器件,因而好的功能块会保留下来并不断改进.但到目前为止,软件的工业化程度还比较差,做不到像硬件一样好的程序被继续不断的使用.很多算法和程序被很多人在不同的系统中重复地实现多次,同样的错误在不同的地方犯了又犯.为此,在软件开发过程中尽可能重用已有软件元素(也称软部件,包括软件需求文档、设计文档、程序代码、测试计划等)以提高软件开发效率,从而缩短软件开发的周期.同时使用经过严格测试的可重用部件,还有利于提高软件质量、降低软件开发成本和软件维护成本,从而降低整个软件系统的成本.1　面向对象软件开发方法与软件重用在提倡结构化程序设计的时代,软件重用主要体现在以下方面:(1)源代码重用:这是最低级的重用.它的缺点很明显,一是程序员要花很大力气看懂源代码,二是程序员经常会在重用的过程中犯错误.(2)目标代码级重用:这是目前用得较多的一种重用方式,一般体现为函数库方式.程序员通过引用函数名称,重用库中标准函数.但由于程序员不能对其做任何修改,而使其灵活性大大降低.此外与源代码重用受语言限制一样,这种重用也不能做到与开发平台无关.它最根本的缺点在于未能与数据结合在一起,从而程序员无法大规模使用.面向对象开发方法的出现将软件重用引入一个崭新的时代.传统软件开发方法最根本的缺陷在于从需求分析到设计阶段表示方法的转变.面向对象的开发方法是软件开发方法的一次根本变革,它能反映人们认识客观事物的基本方法,其最大优点是提供了从需求分析、设计到实现的一致表示方法,同时该方法把握了系统中最稳定的因素——对象.这种开发方法从分析、设计到实现的过程实际上是类及其对象不断扩充、不断细化的过程[1].在传统过程式程序设计中软部件主要是过程和函数.由于这种软部件匹配新需求的机会比较少,因而第34卷　第3期南开大学学报(自然科学)V o l .34　№3　2001年9月A cta S cien tia rum N a tu ra lium U n iversita tis N anka iensis Sep.2001　Ξ收稿日期:2000204227大多数情况下需要对部件进行修改,但由于缺乏详细设计说明和模块接口说明等,修改这些模块不仅很困难,而且可能会引入新的错误.相反,在面向对象程序设计环境中,类的封装和继承机制发挥了重要作用.封装是软件重用的基础,它把类作为黑箱,禁止用户查看其内部细节,增强了类之间的独立性.软件的适应性不是通过修改已有软部件实现,而是在继承的基础上,通过扩展和特化已有的软部件来完成,这比通过修改模块实现重用具有更大的优越性[1].在面向对象程序设计环境中,从设计者角度看,即使设计类时没有考虑到重用问题,由于封装和继承机制的存在,类也比过程部件更容易重用.从用户角度看,如果同时有一个类和一个过程不能精确匹配他的需求,重用类比重用过程更容易.因为对部分匹配的类来说,可以通过重用共同特征、利用多态机制覆盖不完全符合要求的方法和增加适应特殊需求的数据项和方法达到精确匹配新需求的目标.而对于过程就需要在源代码层上修改模块,这不但在很大程度上抵消了重用的收益,而且可能引入新的错误.因而面向对象的软件开发更适合支持软件重用技术.在面向对象的程序设计环境中,与传统重用方式相比出现了如下新的软件重用方式:(1)类库:类库与函数库一样都是经过特定开发语言编译后的二进制码.但它与函数库有本质区别,主要表现在继承、封装和派生上.类库的出现使大规模的软件重用得以实现,并使软件的重用性及可维护性得到大大增强.(2)组件:组件(又称部件或构件)是一种具有某种特定功能的软件模块.使用组件开发软件就象搭积木一样容易,这比传统的函数(过程)重用方式有了很大提高.组件是迄今为止最优秀的软件重用手段,本文重点介绍利用组件实现软件重用.2　组件软件开发技术因为开发人员可以把经过测试的标准部件装配成应用程序进行重用,并开发出更强有力的产品,所以应用组件的软件开发方法已成为软件工业中最引人注目的一大趋势.2.1　组件的概念所谓组件就是可以自行进行内部管理的一个或多个类所组成的群体.除了群体提供的外部操作界面外,其内部信息和运行方式外部不知道,使用它的对象只能通过接口操作它[2].每个组件包含一组属性、事件和方法,组合若干组件就可以生成设计者所需要的特定程序.组件往往设计成第三方厂家可以生产和销售的形式,并能集成到其它软件产品中.应用程序开发者可以购买现成的组件,他们只要利用现有的组件,再加上自己的业务规则,就可以开发出一个应用软件.总之,组件开发技术使软件设计变得更加简单和快捷,并极大地增强软件的重用能力.2.2　常用组件模型目前常用的组件模型可以分为两种:一是微软公司的COM 组件模型(包括A u tom ati on 和A ctiveX );一是Sun 公司的JavaB ean .2.2.1　A ctiveX :　A ctiveX 并不是微软公司推出的最新技术,而是微软公司开发多年的一个产品:首先是“动态数据交换”(DD E ),它是W indow 程序之间传递消息的最原始的协议;接着出台的是“对象链接与嵌入”(OL E ),这是对DD E 的一种扩展,利用OL E 可在应用系统的各程序间创建可视的链接关系;OL E 之后是“部件对象模型”(COM ),它几乎成为使用和设计OL E 应用程序的工业标准;最后抵达A ctiveX ,它是COM 的修改形式,是COM 标准的一种升华,它引入了“组件”的概念.所谓A ctiveX 部件是指一些可执行的代码,如.exe 、.dll 或.ocx 文件,通过A ctiveX 技术,程序员能把可重用的软部件组装到应用程序中去.以V isual B asic 为例,V isual B asic 中的控件是控件部件(即.ocx 文件)提供的对象,一个控件部件可以提供多种类型的控件.控件制作者把控件工程编译成一个控件部件后,程序开发者就可以重用这些控件来创建新的应用程序.控件由三部分组成:控件的外观是公有的,用户能看到并能同它进行交互;控件的接口,包括控件的所有属性、方法和事件也是公有的,任何包含该控件实例52　第3期戴　敏等:组件开发与软件重用的程序都会用到;控件的私有部分是它的实现,即控件工作的代码.也就是说,控件的实现效果是可见的,但代码本身不可见.用户通过继承控件私有部分、修改其可见部分就能匹配新的应用需求.2.2.2　JavaB ean :　类似于A ctiveX 控件,它们都能提供常用功能并可重复使用.JavaB ean 是基于Java 的组件模型.在该模型中,它可以被修改或与其他组件结合生成新的组件或应用程序.JavaB ean 具有完全的OO P 编程风格,可以针对不同业务建立一套可重用的对象库.与其他模型相比,JavaB Ean 组件没有大小和复杂性的限制.JavaB ean 组件可以是简单的控件(如按钮、菜单),也可以是不可见的应用程序,用来接收事件并完成幕后操作.与COM 组件模型相比,虽然JavaB ean 只能用Java 语言开发,COM 可由符合标准对象模型的任何语言(C ++,VB 等)开发,但相对而言,JavaB ean 比COM 更容易开发;另外,COM 组件需要在服务器上注册,如果修改了现有组件,服务器需要重新启动才能使用它,而JavaB ean 不需要重新注册;同时JavaB ean 符合结构化对象模型:每个B ean 由一个不带参数的构造函数控制,可以使用内省(in tro sp ecti on )来设置其属性.3　在J SP 中使用B eanJSP 网页新引入特点之一就是能结合JavaB ean 技术来扩充网页中程序的功能.下面以一个简单的例子说明JavaB ean 的建立以及如何在JSP 中重用B ean .(1)用文本编辑器创建“hello .Java ”文件,内容如下:　p ackage exam p le h ;　p ub lic class H ello {p ub lic String nam e =“Every one !”;p ub lic String ou tp u t (){retu rn “H ello ”+nam e ;}　}(2)用JD K 的Javac 命令编译H ello .Java :Javac H ello .Java(3)此时,名为“H ello .Java ”的JavaB ean 已经建立,下面就可以在JSP 文件中重用这个B ean .创建JSP 文件“exam p le .jsp ”,内容如下:　<h tm l ><head ><title >JavaB ean 示例< title >< head ><body ><jsp :u seB ean id =“H elloB ean s ” scop e =“sessi on ” class =“exam p leh .H ello ” ><%=H elloB ean s .ou tp u t ()%><h r ><%H elloB ean s .nam e =“W o rld ”;O u t .p rin t (H elloB ean s.ou tp u t ());%>< body >< h tm l >(4)在浏览器的地址栏中键入h ttp : localho st :8080 test exam p le .jsp ,就可得到图1所示结果. 从上面的例子可以看出,JavaB ean 在网页生成之前就被创建出来,使用<jsp :u seB ean >标记就可以在任何JSP 页面中使用这个B ean ,并可多次重用.此外,声明一个JavaB ean 后,也可以重新定制这个62　南开大学学报(自然科学版)第34卷图1　JSP 网页F ig 1　JSP pageB ean ,如用<jsp :getP rop erty >标记访问它的属性或用<jsp :setP rop erty >标记改变其属性.目前在因特网上已经开始有一些用JAVA 语言和库函数形式提供的软件组件,随着这些组件的规范化和实用化,计算机软件生产的工业化程度会慢慢提高,软件工业发展的速度也会慢慢加快.参考文献　1　郭宏蕾,闫先东.软件重用:技术和管理分析[J ].软件世界,1996,1:13～18　2　何　雄,陈寿刚,郑　颐等.JSP 网络程序设计[M ].北京:人民邮件出版社,2000COM PON EN T D EV ELO P I N G AND SO FTW A R E R EU SEDA IM in 1,SON G Yanp ing 2(1.D ep a rt m en t of Co m p u ter S cience and E ng ineering ,T ianj in Institu te of T echnology ,T ianj in ,300071;2.Colleg e of Inf or m a tion ,N anka i U n iversity ,T ianj in ,300071))Abstract Softw are reu se is a techno logy that is u sually u sed in softw are develop ing .T h is p ap er dis 2cu sses w hy ob ject 2o rien ted p rogramm ing (OO P )are su itab le fo r suppo rting softw are reu se and states the w ays of i m p lem en ting softw are reu se .It focu s on com ponen t develop ing and gives a exam p le of JavaB ean .Key words :softw are reu se ;ob ject 2o rien ted ;encap su lati on ;inheritance ;componen t 72　第3期戴　敏等:组件开发与软件重用。