采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

用vs2017编译通过

异常值检测对于构建高度预测​​模型至关重要。 在这项研究中，我们通过建立基于确定正常样本的交叉预测模型并单独分析可疑样本的预测误差分布，提出了一种增强的蒙特卡罗异常值检测（EMCOD）方法。

一种纺织用打卷设备用的送离装置的制作方法.docx

论文_离网型太阳能光伏发电系统设计.doc

matlabk基于近邻的离群点检测代码莫夫 一种新的基于子结构的局部异常检测算法 摘要：已经提出了许多局部异常值检测技术来识别有意义的局部异常值，宝贵的研究通常使用 k-最近邻来量化局部邻域（kNN 邻域）并设计异常值评分函数。 然而，kNN 邻域不能准确表达呈现非球面分布的数据集的局部特征。 此外，评分函数基于一个潜在的假设，即观察的所有参考邻居都是正常的，这通常会导致低检测性能。 此外，基于 kNN 的方法通常对 k 敏感。 为了解决这些问题，提出了局部邻域和离群点评分函数的新定义，分别命名为k个节点的最小旋转树（k-MST）和基于k-MST的离群点因子（kMOF）。 k-MST对数据没有特殊要求，对k不敏感，接近的数据点可以共享同一个k-MST。 与传统的评分函数不同，kMOF 对每个子结构而不是数据集的每个数据点进行评分。 基于这些新设计，所提出的算法对于检测异常值和异常值组非常有效，并且具有提高效率的潜力。 在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明，所提出的算法是有效且稳健的。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% MATLAB 2013a 及更高版本支持此代码。

在AgNO3溶液中超声辐照石英基板，然后在200至800摄氏度之间的高温（T-a）在氮气气氛中进行后退火。超声波和热处理。 观察到由Ag团簇上的局部表面等离子体激元（LSP）诱导的吸收光谱。 最突出的吸收发生在Ta = 400摄氏度。从Ta = 200到400摄氏度，SiO2上的AgNO3经历热分解，Ag团簇形成和成熟。 从Ta ＝ 600至800℃，形成Ag氧化物纳米环。 将LSPs应用于掺杂Si纳米晶体的SiO2（Si-NC：SiO2）薄膜可增强Si-NCs的光致发光（PL），在Ta = 400摄氏度下可获得最大3.6倍的增强。PL增强归因于LSP场耦合到Si-NC的激子偶极矩。

空间矢量控制在三相逆变器中实现。 传统的 dq 控制被修改为直接从静止参考系中的两相正交正余弦参考生成 SVM。

异常检测必读图书，全面介绍异常检测常用方法，包括统计学方法，机器学习方法等等

MATLAB在P-Ⅲ型分布离均系数Φ_p值计算及频率适线中的应用.pdf