流水线仿真实验资料报告材料
实验二流水线仿真实验实验报告
一、实验目的
1、学习、掌握Witness仿真软件的使用与主要功能；
2、熟悉流水生产线的特点；
3、了解影响流水线生产效率的因素和基本的改善方法。
二、实验容
流水生产是现代工业企业很重要的一种生产组织形式。它是按照产品（零部件）的工艺顺序排列工作地，使产品（零部件）按照一定的速度，连续和有节奏地经过各个工作地依次加工，直到生产出成品。流水生产线能够满足合理组织生产过程的要求，使企业生产的许多技术经济指标得到改善。
本实验运用WITNESS软件系统建立一个流水线的仿真模型，在模型中，零部件（widget ）要经过称重（weigh ）、冲洗（wash ）、加工（produce ）和检测（inspect ）四个工序的操作。执行完每一步操作后零部件通过充当运输器和缓存器的输送链传送至下一步操作；经过检测以后零部件脱离模型；同时需要一个操作人员控制加工机器的各种加工活动。
模型的建立及其仿真运行分成六个阶段来进行，每一个阶段运行后都记录下相应的统计数据，以便前后对比分析。采用这种循序渐进的建模方法可以在确保本阶段正确无误的基础上继续进行下一阶段的建模，而且能够清楚地看到在做任何改变产生的效果。
三、实验步骤、分析
第一阶段
2 通过display命令进行可视化设置（如下图所示）
3 通过detail命令进行细节设计并建立元素间的逻辑规则，将c1的输出规则定为：push to ship
4 模型运行与分析
运行模型100分钟后，通过statistics命令生成各元素统计分析表。
2)weigh
3)输送链c1数据如下
结果分析：机器空闲率为0，忙率为100%，已完成零件数为20。输送链空载率为5%，有效运载率为95%，在运零部件数为1，总共运载零部件数为20，平均大小为0.95，平均输送时间为4.75。零部件进入数量为21，送出数量为19，在制品数为2，平均在制品数为1.95,平均通过时间为9.29。
第二阶段
1 定义元素
添加机器:清洗（wash）、加工（produce）、检测（inspect），添加输送带:C2、C3，同时添加了一个逻辑元素----变量output，用于动态显示模型中加工完成的小零
名称类型数量
widget part 1
weigh machine 1
wash machine 1
produce machine 1
inspect machine 1
C1 conveyor 1
C2 conveyor 1
C3 conveyor 1
Output Variable 1
通过display命令并依照生产流程进行各元素可视化设置，如下图所示
机器名称加工周期/min 进入规则送出规则
weigh 5 Pull from widget
out of word
Push to c1
wash 4 Pull from c1 Push to c2
produce 3 Pull from c2 Push to c3
inspect 3 Pull from c3 Push to ship
输送链的长度设置为在输送链上的10个零部件的长，输送带移动速度：输送带将零件向前移动一个零件长度所需时间设置为0.5min。
3)变量output用来计算从Inspect 中输出的Widgets 的量，将计数结果显示
在屏幕上。可以通过对Inspect机器的Action on finish输入规则：output=output+1来实现。
4.设置模型的标志键图标
通过key选项用不同颜色显示元素的不同状态，如下图所示
5 模型运行与分析
运行模型100分钟（如下图所示）
各元素数据统计如下
1)Machine
2)Conveyor
3)Pa
结果分析：零部件进入数量为21，加工完成数量为15，在制品数为6，平均在制品数为5.21，平均通过时间为24.83min，机器weigh满负荷运转。
第三阶段
在本阶段中，将假设produce机器每加工完五个零部件就需要进行一次刀具的调整，调整时需要人员来参与，调整时间为12 分钟。构建本阶段模型需要在的基第二阶段的基础上，向模型中添加Labor 元素，设置Produce机器的调整属性。
1 定义labor元素
名称类型数量
widget part 1
weigh machine 1
wash machine 1
produce machine 1
inspect machine 1
c1 conveyor 1
c2 conveyor 1
c3 conveyor 1 operator labor 1
3 模型运行与分析
运行100分钟后，各元素数据统计如下
实验作业3：DLX流水线实验报告
计算机体系结构 实验作业3：DLX流水线实验报告 姓名： 学号： 班级： 班号： 《计算机系统结构》第三次实验作业
一、实验目的 本次实验的主要目的是熟悉DLX流水线以及结构相关、数据相关、控制相关、前送(forwarding)等概念和技术。 二、实验内容 1. 了解各种指令在DLX流水线中的运行过程； 2. 流水线相关实验； 3. 前送（forwarding）技术对流水线性能的影响； 4. 考察改变部件数量和延迟数对性能的影响。 三、实验步骤及结果分析 1. 了解各种指令在DLX流水线中的运行过程 如上次实验那样，读入并运行fact.s和input.s。请从程序中选择有代表性的5条不同类型的指令，并描述每条指令在5段流水线中每步完成的工作。 （1） （2）
（3） （4）
（5） 2. 流水线相关实验 在流水线窗口中观察，分别找出结构相关、数据相关、控制相关各一种，并描述冒险情况以及这些冒险在winDLX是如何解决的。 （1）结构相关
在执行subd f0,f0,f4和j fact.Loop期间由于ALU被占用硬件资源无法满足j fact.Loop进入EX阶段，发生结构相关的冒险。winDLX中通过阻塞EX 1个周期来解决此问题。 （2）数据相关 bnez r5,input.Finish需要使用seqi的计算结果r5,所以产生数据相关的冒险。WindDLX通过阻塞解决问题。 （3）控制相关 语句lw r2,SaveR2(r0)被aborted，这是控制相关的冒险造成的。因为前一条语句j input.Loop是跳转语句，而指定到EX阶段语句被解码后在能知道其 作用，所以已经取指令的lw语句被取消。 3.前送（forwarding）技术对流水线性能的影响 （1）开启forwarding: 没有开启forwarding:
Flexsim仿真课设实验报告
实验一多产品多阶段指导系统仿真与分析 一、目的 通过本次上机实验，熟悉和使用Flexsim的基本操作，并建立一个简单的模型，实现相应的功能。 二、问题描述 有一个制造车间由4组机器组成，第1，2，3，4组机器分别有3，2，4，3台相同的机器。这个车间需要加工四种原料，四种原料分别要求完成4、3、2、3道工序，而每道工序必须在指定的机器组上处理，按照事先规定好的工艺顺序进行。 假定在保持车间逐日连续工作的条件下，对系统进行365天的仿真运行（每天按8 小时计算），计算每组机器队列中的平均产品数以及平均等待时间。通过仿真运行，找出影响系统的瓶颈因素，并对模型加以改进。 系统数据 四种原料到达车间的间隔时间分别服从均值为50，30，75，40分钟的正态分布。 四种原料的工艺路线如表6.1 所示。第1种原料首先在第3组机器上加工，然后在第1组、再在第2组机器上加工，最后在第4组机器上完成最后工序。第1种原料在机器组3、1、2、4加工，在机器组3、1、2、4加工的平均时间分别为30、36、51、30；第2种原料在机器组4、1、3加工，在机器组4、1、3加工的平均时间分别为66、48、45；第3种原料在机器组2、3加工，在机器组2、3加工的平均时间分别为72、60，第四种原料在机器组在1、4、2加工，在机器组1、4、2加工的平均时间分别为60，55，42如下表所示。 该组机器处的一个一个服从先进现出FIFO（FIRST IN FIRST OUT）规则的队列。前一天没有完成的任务，第二天继续加工，在某机器上完成一个工序的时间服从Erlang分布，其平均值取决于原料的类别以及机器的组别。例如表11.1中的第2类原料，它的第一道工序是在第4组机器上加工，加工时间服从66的Erlang分布。
数据挖掘实验报告
《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.360docs.net/doc/c32491965.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.360docs.net/doc/c32491965.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；
建模与仿真实验报告
重庆大学 学生实验报告 实验课程名称物流系统建模与仿真 开课实验室物流工程实验室 学院自动化年级12 专业班物流工程2班学生姓名段竞男学号20124912 开课时间2014 至2015 学年第二学期 自动化学院制
《物流系统建模与仿真》实验报告
(2)属性窗口（Properties Window） 右键单击对象，在弹出菜单中选择 Properties；用于编辑和查看所有对象都拥有的一般性信息。 (3)模型树视图（Model Tree View） 模型中的所有对象都在层级式树结构中列出；包含对象的底层数据结构；所有的信息都包含在此树结构中。 4)重置运行 (1)重置模型并运行 (2)控制仿真速度（不会影响仿真结果） (3)设置仿真结束时间 5)观察结果 (1)使用“Statistics”（统计）菜单中的Reports and Statistics（报告和统计）生成所需的 各项数据统计报告。 (2)其他报告功能包括：对象属性窗口的统计项；记录器对象；可视化工具对象；通过触发器 记录数据到全局表。
五、实验过程原始记录(数据、图表、计算等) 1、运行结果的平面视图： 2、运行结果的立体视图 3、运行结果的暂存区数据分析结果图：
第一个暂存区 第二个暂存区 由报表分析可知5次实验中，第一个暂存区的平均等待时间为11.46，而第二个暂存区的平均等待时间为13.02，略大于第一个暂存区，由此可见，第二个暂存区的工作效率基本上由第一个暂存区决定。 4、运行结果三个检测台的数据分析结果图，三个检测台的state饼图： （1）处理器一：
物流仿真Flexsim实验2报告
14.2 自动分拣系统仿真 袁峰 0726210427 1.实验目的 通过建立一个传送带系统，学习Flexsim提供的运动系统的定义；学习Flexsim提供的传送系统的建模；进一步学习模型调整与系统优化。 2.实验内容 （1）仿真模型截图 自动分拣系统仿真模型的正投视图的截图如图2-1所示。 图2-1 自动分拣系统仿真模型的正投视图 （2）仿真模型各对象参数设置说明 仿真模型各对象参数设置说明如表2-1所示。 表2-1 各对象参数设置说明
（3）仿真结束时间 根据24小时（86400）工作制和8小时（28800）工作制设定模型运行， 所以仿真结束时间有两个，分别为：86400和28800。 3.仿真结果分析 （1）该分拣系统一天的总货物流量 该分拣系统一天的总货物流量是系统末端四个Queue和一个Sink的输入量之和，5次实验结果如下： 该系统的总货物流量如表2-2所示。 表2-2 总货物流量表 （2）系统的最大日流量 8小时（28800）工作制，该系统运行5次，最后4个Queue的实验数据如表2-3所示。 表2-3 最后4个Queue的实验数据
所以，最大日流量= 59.8÷8.776%÷95%+134.8÷29.576%÷96%+93.4÷13.356%÷97%+316.2÷44.474%÷98% = 2638.460 （3）8小时工作制和24小时工作制的部分数据对比 四个处理器的5次实验数据分别如表2-4至2-7所示。 表2-4 Processor1的利用率 表2-5 Processor2的利用率 表2-6 Processor3的利用率
数据挖掘实验报告(一)
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
离散流水线仿真实验报告
管理学院实验报告 学号 姓名 专业班级物流管理1301 指导老师 实验日期2016-10-26 课程名称物流系统建模与仿真 实验名称离散流水线仿真 实验成绩 实验报告具体内容一般应包括：一、实验目的和要求;二、主要仪器设备(软件); 三、实验内容及实验数据记录;四、实验体会
1.实验目的和要求 1）掌握Flexsim的基本操作步骤。 2）掌握Flexsim的基本原理。 3）掌握Flexsim在物流系统仿真中的简单应用。 2.实验原理 1）系统仿真的基本概念； 2）系统式相互联系、相互作用、的对象的组合； 3）通过Flexsim可成功解决：提高设备的利用率； 4)系统模型是反映内部要素的关系，反映系统某昔日方面。 3.主要仪器设备（软件） 1）硬件配置： 计算机 2）软件环境： Windows XP或以上的操作系统，Flexsim仿真软件。 4.实验内容及步骤 根据下列系统描述和系统参数，应用Flexsim仿真软件建立仿真模型并运行，查看仿真结果，分析各种设备的利用情况，发现加工系统中的生产能力不平衡问题，然后改变加工系统的加工能力配置（改变机器数量或者更换不同生产能力的机器），查看结果的变化情况，确定系统设备的最优配置。 系统描述与系统参数如下： 1）一个流水加工生产线。不考虑其流程间的空间运输。 2）两种工件A/B分别以正太（10，2）min和均匀分布（10，20）min的时间间隔进 入系统，首先进入队列Q1。 3）两种工件均由同一个操作工人进行检验，每件检验用时2min。 4）不合格的工件废弃，离开系统；合格的工件送往后续加工工序，合格率为95%。 5）工件A送往机器M1加工，如需等待，则在Q2队列中等待；工件B送往机器M2 加工，如需等待，则在Q3队列中等待。 6）工件A在机器M1上的加工时间为均匀分布（1，5）min；工件B在机器M2上的 加工时间为正太分布（8，1）min。 7）一个工件A和一个工件B在机器M3上装配成产品，需时为正太分布（5，1）min，装配完成后离开系统。 8）如装配机器忙，则工件A在队列Q4中等待，工件B在队列Q5中等待。 9）连续仿真1分钟的系统运行情况。 5．实验数据记录 1）参数设置
flexsim物流工程实验报告
垃圾回收场仿真与分析 1.建立概念模型 1.1系统描述 近几十年来，由于人类的滥砍、滥伐，无情的破坏我们的大自然，地球上能用的资产和能源逐渐地减少，环保团体发现如果我们不再注重保护环境，终有一天我们会失去地球这个美好的家园。所以近年来，环保团体大力的提倡垃圾回收，位于某地的一家垃圾回收站，把回收来的资源分成铁铝罐、保特瓶和塑胶三大类后存储起来。下面这个模型就是对该资源回收站的仿真。 1.2系统数据 垃圾到达的时间间隔服从均值为15，标准差为3的正态分布； 分拣垃圾的时间间隔服从最大值为7的的指数分布； 储存垃圾的容器容积各为500单位； 垃圾经过分类处理后需要起重机和叉车运送到储存容器。 1.3概念模型
2．建立Flexsim4模型 第1步：模型实体设计 第2步：在模型中加入Source(发生器) 从库中拖入一个Source到模型中。右键点击该实体，选择Properties（属性）， 在弹出的属性页中选择Visual项目，改变Position, Rotation, and Size 中的RZ(绕Z轴方向旋转的角度)为45，使Processor偏转45度角放置。点击Apply 和OK保存设置。更改后布局图如图12-3所示： 说明：
所有固定实体资源都可以通过这种操作来改变摆放的角度，故本章后面的类似实体摆放将不再截图描述操作细节。 第3步：在模型中加入Queue和Separator 从库中拖放一个Queue和一个Separator到模型中。如图摆放它们的角度和位置。 其中Queue和Separator的摆放角度（RZ值）都为45度。如图12-4所示： 第4步：在模型中加入Conveyor(传送带) 拖放两条Conveyor到模型中。 更改Conveyor的摆放角度和布局。 先改变Conveyor属性页中的RZ值为-45度。 双击Conveyor打开参数页，点选Layout项目。 更改section1中得length数值为5； 点击Add Curved添加一段弯曲得传送带，设置其radius为3。 点击Apply和OK保存并关闭窗口。
数据挖掘实验报告资料
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。
WITNESS生产系统仿真实验报告
实验报告 实验名称：witness生产管理系统仿真姓名： 学号： 指导老师：
实验（一） 一、实验名称：witness基本操作 二、实验日期：2013年10月7-10月25日 三、实验地点：微机室s6-c408 四、实验目的： 1、掌握witness软件的基本操作 2、掌握元素的显示设置（display） 3、掌握machine、labor元素的基本设置 4、掌握输送链conveyor元素的详细设置 5、掌握pull、push规则 五、实验环境：winxp/win7 六、实验内容 输送链上运行时间为10分钟 称重工序：时间服从均值为5分钟的负指数分布 清洗工序：4.5分 10件清理一次时间为8分钟 加工工序：4分钟 50分钟检修飞时间服从均值10分钟的负指数分布 检测工序：3分钟 七、实验步骤 1、根据题目选择part、conveyor、machine、labor等各种元素布置生产线 2、修改各种元素名字及各个元素的详细设置。 1)各个工序机器设置以及necexp()函数的应用
2)输送链conveyor的设置 3）机器抛锚方式及时间设置
4）工人labor元素设置 3、元素间pull、push的设置及流程路线试运行效果1）part元素的导入 2）运行效果
实验（二） 一、实验名称：椅子装配工序仿真 二、实验日期：2013年10月7-10月25日 三、实验地点：微机室s6-c408 四、实验目的： 1、掌握pen、percent、match/attribute的使用规则 2、掌握元素的显示设置（display） 3、了解part元素被动模式和主动模式的区别和使用场合 4、掌握buffers元素的基本设置 5、掌握元素可视化效果的制作 6、掌握pull、push对相同元素的分类规则 五、实验环境：winxp/win7 六、实验内容 椅子由椅背、椅面、椅腿组成，物料每2分钟一套进入流水线。 组装工序：6分钟/件 喷漆工序：随机喷为红黄绿三色 10分钟/件 检验工序：10%不合格返回重新喷漆 3分钟/件 包装工序：每4个合格品包装到一起 4分钟/件 七、实验步骤 1、根据题目选择part、buffers、machine等各种元素，因场地问题布置 为U形生产线。 2、修改各种元素名字及各个元素的详细设置。 1)设置part名称及主动形式
物流系统仿真
基于Flexsim的仿真实验报告
基于Flexsim的仿真实验报告 一、实验目的与要求 1.1实验目的 Flexsim是一个基于Windows的，面向对象的仿真环境，用于建立离散事件流程过程。Flexsim是工程师、管理者和决策人对提出的“关于操作、流程、动态系统的方案”进行试验、评估、视觉化的有效工具。 Flexsim 能一次进行多套方案的仿真实验。这些方案能自动进行，其结果存放在报告、图表里，这样我们可以非常方便地利用丰富的预定义和自定义的行为指示器，像用处、生产量、研制周期、费用等来分析每一个情节。同时很容易的把结果输出到象微软的Word、Excel等大众应用软件里。另外，Flexsim具有强力的商务图表功能，海图(Charts)、饼图、直线图表和3D文书能尽情地表现模型的信息，需要的结果可以随时取得。 本实验的目的是学习flexsim软件的以下相关容： 如何建立一个简单布局
●如何连接端口来安排临时实体的路径 ●如何在Flexsim实体中输入数据和细节 ●如何编译模型 ●如何操纵动画演示 ●如何查看每个Flexsim实体的简单统计数据 我们通过学习了解flexsim软件，并使用flexsim软件对实际的生产物流建立模型进行仿真运行。从而对其物流过程，加工工序流程进行分析，改进，从而得出合理的运营管理生产。 1.2实验要求 （1）认识Flexsim仿真软件的基本概念； （2）根据示例建立简单的物流系统的仿真模型； （3）通过Flexsim仿真模型理解物流系统仿真的目的和意义 二、实验步骤
1.建立概念模型 2.建立Flexsim7的模型： （1）确立概念模型中各元素的模型实体； （2）在新建模型中加入模型实体； （3）根据各个模型实体之间的关系建立连接； （4）根据题目要求的系统数据为不同的模型实体设置相应的参数，已达到对各工序实施控制的目的； 三、实验心得 系统功能相对简单，实现也很容易，且方法多样。为使系统运行达到最优，可分析调整各设备参数及系统配置，以达到系统运行连贯顺畅，无积压无间断的目的。 通过这次试验，加强了对物流系统的理解，也多了解了一个仿真软件，这个软件有三维功能，能够从不同的角度看出系统存在的问题，并且模型的连接分了不同的种类，A连接和S连接，我觉得这一点仅仅是本软件的优点，因为他将单向物流和双向物流区别对待，这样做更加条
数据挖掘实验报告-关联规则挖掘
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 广东外语外贸大学 物流系统仿真实验 通达企业立体仓库实验报告 指导教师：翟晓燕教授专业：物流管理1101 姓名：李春立 20110402088 吴可为 201104020117 陈诗涵 201104020119 丘汇峰 201104020115 目录 一、企业简介 (2) 二、通达企业立体仓库模型仿真 (2) 1................................ 模型描述：2 2................................ 模型数据：3 3.............................. 模型实体设计4 4.................................. 概念模型4 三、仿真模型内容——Flexsim模型 (4) 1.................................. 建模步骤4 2.............................. 定义对象参数5 四、模型运行状态及结果分析 (7) 1.................................. 模型运行7 2................................ 结果分析：7 五、报告收获 (9) 一、企业简介 二、通达企业立体仓库模型仿真 1. 模型描述： 仓储的整个模型分为入库和出库两部分，按作业性质将整个模型划分为暂存区、分拣区、 储存区以及发货区。 入库部分的操作流程是： ①.（1）四种产品A，B，C，D首先到达暂存区，然后被运输到分类输 送机上，根据设定的分拣系统将A，B，C，D分拣到1，2,3,4，端口； ②.在1,2,3,4，端口都有各自的分拣道到达处理器，处理器检验合格 的产品被放在暂存区，不合格的产品则直接吸收掉；每个操作工则将暂存 区的那些合格产品搬运到货架上；其中，A，C产品将被送到同一货架上， 而B，D则被送往另一货架； ③.再由两辆叉车从这两个货架上将A/B，C/D运输到两个暂存区上； 此时，在另一传送带上送来包装材料，当产品和包装材料都到达时，就可 以在合成器上进行对产品进行包装。 出库部分的操作流程是：包装完成后的产品将等待被发货。 2. 模型数据： ①.四种货物A，B，C，D各自独立到达高层的传送带入口端： A: normal(400,50) B: normal(400,50) C: uniform(500,100) D: uniform(500,100) ②.四种不同的货物沿一条传送带，根据品种的不同由分拣装置将其推 入到四个不同的分拣道口，经各自的分拣道到达操作台。 ③.每检验一件货物占用时间为60,20s。 ④.每种货物都可能有不合格产品。检验合格的产品放入检验器旁的暂 存区；不合格的吸收器直接吸收；A的合格率为95%，B为96%，C的合格 率为97%，D的合格率为98%。 ⑤.每个检验操作台需操作工一名，货物经检验合格后，将货物送至货 架。 ⑥.传送带叉车的传送速度采用默认速度（包装物生成时间为返回60 的常值），储存货物的容器容积各为1000单位，暂存区17,18，21容量为 10； 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 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： 实验一基本实验 ----by 王琳 PB07210432 1. 实验目的： 1）熟悉计算机流水线基本概念 2）了解DLX基本流水线的各段的功能 3）了解各种不同指令在流水线中的实际流动情况 4）对流水线做性能分析 5）了解影响流水线效率的因素——数据相关、结构相关、控制相关，了解相关的种类 6）了解解决数据相关的方法 2. 实验平台：WinDLX仿真器 WinDLX简介: 是一个图形化、交互式的DLX流水线仿真器。 可以装入DLX汇编语言程序,然后单步,设断点或是连续执行该程序. CPU的寄存器,流水线,I/O和存储器都可以用图形表示出来 提供了对流水线操作的统计功能. 可以装载文件名为*.s的文件. 要求的硬件平台是IBM-PC兼容机. WinDLX是一个Windows应用程序,运行以上和以上的操作系统. WinDLX软件包中带有说明文件及教程,可以供使用者进一步了解仿真器的使用方法和DLX处理器的原理.大家再进行实验前应该仔细阅读这些文档. 3. 实验内容： 1）在仿真器上分别运行单条指令：Load指令、Store指令、分支指令、寄存器ALU指令、立即数ALU指令，记录它们在流水线中的执行情况 Lw： 观察此流水线时空图，可以发现：转移指令引起的延迟仅为1 clocks，另2 stalls 是trap指令引起的，这个执行结果似与不采用forwarding技术的前提相违，只能理解为对于无条件的转移指令，新的PC值在EX阶段即已被写入。 Sw： Beqz： 由此图可见，对于分支指令，总是用 not-taken的策略来处理，并且也认为新 的PC值也在EX阶段即已被写入，且cond 条件也在EX段被算出（这显然是一个极不合理的假设，究竟为何分支指令的延迟为1 stall有待进一步探究） 寄存器ALU指令 物流系统f l e x s i m仿真 实验报告 文件排版存档编号：[UYTR-OUPT28-KBNTL98-UYNN208] 广东外语外贸大学 物流系统仿真实验 通达企业立体仓库实验报告 指导教师：翟晓燕教授专业：物流管理1101 目录 一、企业简介 二、通达企业立体仓库模型仿真 1.模型描述： 仓储的整个模型分为入库和出库两部分，按作业性质将整个模型划分为暂存区、分拣区、储存区以及发货区。 入库部分的操作流程是： ①.（1）四种产品A，B，C，D首先到达暂存区，然后被运 输到分类输送机上，根据设定的分拣系统将A，B，C，D分拣到 1，2,3,4，端口； ②.在1,2,3,4，端口都有各自的分拣道到达处理器，处理 器检验合格的产品被放在暂存区，不合格的产品则直接吸收掉； 每个操作工则将暂存区的那些合格产品搬运到货架上；其中，A， C产品将被送到同一货架上，而B，D则被送往另一货架； ③.再由两辆叉车从这两个货架上将A/B，C/D运输到两个 暂存区上；此时，在另一传送带上送来包装材料，当产品和包装 材料都到达时，就可以在合成器上进行对产品进行包装。 出库部分的操作流程是：包装完成后的产品将等待被发货。 2.模型数据： ①.四种货物A，B，C，D各自独立到达高层的传送带入口端： A:normal(400,50)B:normal(400,50)C:uniform(500,100)D:uniform(500,100) ②.四种不同的货物沿一条传送带，根据品种的不同由分拣 装置将其推入到四个不同的分拣道口，经各自的分拣道到达操作 台。 ③.每检验一件货物占用时间为60,20s。 ④.每种货物都可能有不合格产品。检验合格的产品放入检 验器旁的暂存区；不合格的吸收器直接吸收；A的合格率为95%， B为96%，C的合格率为97%，D的合格率为98%。 ⑤.每个检验操作台需操作工一名，货物经检验合格后，将 货物送至货架。 ⑥.传送带叉车的传送速度采用默认速度（包装物生成时间 为返回60的常值），储存货物的容器容积各为1000单位，暂存 区17,18，21容量为10； ⑦.分拣后A、C存放在同一货架，B、D同一货架，之后由 叉车送往合成器。合成器比例A/C : B/D : 包装物 = 1： 1 ：4 整个流程图如下： 3.模型实体设计 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，我们创建了四个物流系统flexsim仿真实验报告
数据分析与挖掘实验报告
大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料
体系结构windlx流水线实验报告
物流系统flexsim仿真实验报告
数据挖掘实验报告 超市商品销售分析及数据挖掘