《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http://archive.ics.uci.edu/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http://archive.ics.uci.edu/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； 3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小； 4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状； 5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连； 6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小； 7.Bare Nuclei（numeric），裸核； 8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质； 9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁； 10.Mitoses（numeric），有丝分裂； 11.Class（enum），分类。 3.2数据分析 由http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29得到一组由逗号隔开的数据，复制粘贴至excel表中，选择数据——分列——下 一步——逗号——完成，该数据是有关乳腺癌数据集，有11个属性，分别为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），因为复制粘贴过来的数据没有属性，所以手工 添加一行属性名。Weka分类数据需把excel保存为一个csv文件。 3.2.1 .csv -> .arff 将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。 打开weka,之后出现GUI界面，如图1所示： （图1） 点击进入"Exploer"模块，要将.csv 格式转换为 .arff格式，点击open file...,打开刚保存的"乳腺癌数据集.csv 数据挖掘实验报告主要探讨了如何使用Weka这一数据挖掘工具对乳腺癌数据集进行分类和分析。实验的目标是基于UCI机器学习库中的Breast Cancer Wisconsin (Original)数据集，利用Weka的分类算法进行预测，并对不同算法的性能进行比较。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的开源软件，它支持多种操作系统，并提供了丰富的数据预处理、学习算法和评估工具。 实验环境主要涉及Weka平台和乳腺癌数据集。乳腺癌数据集包含了11个属性，包括丛厚度、细胞大小均匀性、细胞形状均匀性等，以及一个分类标签，表示肿瘤是良性还是恶性。实验者需要先对数据进行预处理，例如在Excel中整理数据，并将其转换为Weka可读的CSV格式。 在数据预处理阶段，首先需要了解每个属性的意义，然后导入数据，通常需要手动添加属性名称。由于Weka需要ARFF格式的数据，因此需要将CSV文件转换为ARFF。这可以通过Weka的命令行工具或图形用户界面（GUI）实现，比如在“Explorer”模块中选择打开CSV文件，系统会自动将其转换为ARFF格式。 数据分析阶段，实验者可能应用了Weka中的一系列分类算法，如决策树、贝叶斯网络、随机森林等，并对这些算法的性能进行了评估。性能比较通常包括准确率、召回率、F1分数等指标，同时通过绘制混淆矩阵和ROC曲线来直观地展示模型的优劣。此外，实验可能还涉及到训练集大小对模型性能的影响，通过改变训练集的数量，观察并比较不同规模训练集下的分类效果。 通过这样的实验，可以学习到数据挖掘的基本流程，包括数据清洗、特征工程、模型构建和评估。同时，还能掌握Weka工具的使用，理解不同分类算法的工作原理和适用场景。实验报告最后会总结实验结果，提出可能的改进策略，例如特征选择、参数调优等，以提高模型的预测能力。这样的实践对于理解数据挖掘技术在实际问题中的应用具有重要意义。

《JSP住宅小区物业管理系统》是一款基于Java Web技术的管理系统，旨在提高住宅小区物业管理的效率和质量。该系统采用JSP（JavaServer Pages）作为前端展示技术，配合Servlet进行业务逻辑处理，结合JavaBean实现数据封装，构建了一个功能完善的物业信息化解决方案。 1. **系统架构与技术栈** - **三层架构**：本系统采用了经典的MVC（Model-View-Controller）设计模式，将业务逻辑、数据模型和用户界面分离，提高了代码的可维护性和可扩展性。 - **前端技术**：JSP用于动态网页生成，HTML和CSS负责页面布局和样式，JavaScript实现页面交互和表单验证。 - **后端技术**：Servlet处理HTTP请求，执行业务逻辑，JavaBean封装数据对象，便于数据传输和持久化。 2. **功能模块** - **用户管理**：包括业主、物业人员的注册、登录、权限分配等功能，确保信息的安全性和访问控制。 - **房屋信息管理**：记录小区内房屋的基本信息，如房号、面积、产权人等，方便查询和统计。 - **缴费管理**：涵盖物业费、水电费等各项费用的收取，提供在线支付接口，支持自动计算和催缴通知。 - **报修服务**：业主可以在线提交报修申请，物业人员接收并处理，跟踪维修进度，提高服务质量。 - **公告发布**：物业可以发布小区公告，及时传达重要信息，提升业主满意度。 - **投诉建议**：业主可以提出投诉或建议，物业收集并处理，促进双方沟通。 3. **数据库设计** - 数据库表结构设计：包括用户表、房屋表、费用表、报修记录表等，合理规划字段，保证数据的一致性和完整性。 - SQL操作：使用JDBC（Java Database Connectivity）进行SQL语句的编写和执行，实现数据的增删改查。 4. **安全性与优化** - **权限控制**：通过session和cookie实现用户身份验证，防止非法访问。 - **异常处理**：捕获运行时异常，提供友好的错误提示，确保系统的稳定运行。 - **性能优化**：合理使用索引，避免冗余查询，提高数据访问速度。 5. **文档资料** - **开题报告**：阐述项目背景、目标、技术选型及实施计划。 - **论文**：详细介绍系统的设计、实现过程及关键技术，分析其优点和不足。 - **答辩PPT**：总结项目成果，突出创新点，为答辩做准备。 这套《JSP住宅小区物业管理系统》的源代码和相关文档，对于学习Java Web开发的学生或开发者来说，是一份宝贵的参考资料，可以帮助他们理解和实践Web应用的开发流程，同时对物业管理信息化有深入的认识。

2024年中国接近开关行业竞争格局及供需策略分析报告.pptx

【Java SpringBoot 图书管理系统详解】 Java SpringBoot 图书管理系统是一种基于Java编程语言和SpringBoot框架构建的应用程序，主要用于管理图书馆中的图书信息、借阅记录等。SpringBoot简化了传统Spring应用的初始设置，提供了“开箱即用”的功能，使得开发者能够快速地搭建和部署应用程序。 ### 一、SpringBoot简介 SpringBoot是由Pivotal团队开发的轻量级框架，它内置了Tomcat服务器，简化了Spring应用的开发过程。通过自动配置和起步依赖，SpringBoot可以快速构建可独立运行的Java应用。此外，它还提供了命令行接口（CLI）用于快速原型开发。 ### 二、SpringBoot的核心特性 1. **自动配置**：SpringBoot会根据项目依赖来自动配置相应的Bean。 2. **起步依赖**：通过“starters”管理依赖，简化Maven或Gradle配置。 3. **嵌入式Web服务器**：如Tomcat、Jetty，无需额外部署。 4. **生产就绪功能**：如健康检查、指标、应用信息和外部化配置。 5. **绝对最小化的XML配置**：鼓励使用Java配置或注解。 ### 三、图书管理系统架构 本系统可能采用三层架构设计： 1. **表现层（Presentation Layer）**：包括前端界面，负责用户交互，通常使用HTML、CSS和JavaScript实现，可以结合现代化的前端框架如React、Vue或Angular。 2. **业务逻辑层（Business Logic Layer）**：由SpringBoot后端服务组成，处理业务规则和数据操作，提供RESTful API接口供前端调用。 3. **数据访问层（Data Access Layer）**：负责与数据库交互，SpringBoot可以通过JPA（Java Persistence API）或MyBatis等持久层框架实现。 ### 四、数据库设计 系统中可能包含以下主要表： 1. **图书表**：存储图书的基本信息，如书名、作者、出版社、ISBN号等。 2. **用户表**：存储读者信息，如用户名、密码、联系方式等。 3. **借阅记录表**：记录用户的借书、还书信息，包括用户ID、图书ID、借阅日期、应还日期等。 ### 五、核心功能模块 1. **图书管理**：添加、删除、修改和查询图书信息。 2. **用户管理**：用户注册、登录、个人信息维护。 3. **借阅操作**：借书、续借、还书功能，以及逾期提醒。 4. **统计分析**：统计各类图书的借阅情况，生成报表。 5. **权限控制**：管理员与普通用户的角色区分，不同角色有不同的操作权限。 ### 六、数据库文件 压缩包中的“bookmanager”可能包含数据库脚本文件，如SQL文件，用于初始化数据库结构和填充初始数据。在项目启动前，需要将这些脚本执行到数据库中，确保系统的正常运行。 总结，这个Java SpringBoot图书管理系统是一个集成了前后端分离、数据库操作、用户权限控制的完整应用，适合用于毕业设计或实战演练，能帮助学习者深入理解SpringBoot框架及其在实际项目中的应用。通过这个系统，可以提升Java编程、Web开发以及数据库管理等方面的能力。

基于单片机带温度补偿的超声波测距设计报告 知识点1：超声波测距的原理和特性 超声波测距是一种利用传感器技术和自动控制技术相结合的测距方案，具有指向性强、能量消耗缓慢、传播距离较远等优点。超声波测距广泛应用于防盗、倒车雷达、水位测量、建筑施工工地以及一些工业现场。 知识点2：STC89C52单片机的性能和特点 STC89C52单片机是STC公司的一款微控制器，具有高速、低功耗、强大编程能力和丰富的外设接口等特点。它广泛应用于自动控制、机器人、智能家居、物联网等领域。 知识点3：超声波测距系统设计 基于STC89C52单片机的超声波测距系统设计，需要考虑温度引起的误差，并对其进行修正。系统设计中需要考虑硬件电路和软件设计方法，确保系统电路设计合理、工作稳定、性能良好、检测速度快、计算简单。 知识点4：温度补偿技术 温度补偿技术是指在超声波测距系统中对温度引起的误差进行修正的技术。该技术可以通过软件或硬件手段实现，对系统的设计和性能产生重要影响。 知识点5：液晶显示技术 液晶显示技术是指在超声波测距系统中使用液晶显示屏来显示测距结果的技术。该技术可以使系统更加智能化、人机化，提高系统的可读性和可用性。 知识点6：报警功能 报警功能是指在超声波测距系统中对测距结果进行报警的功能。该功能可以使系统更加智能化、自动化，提高系统的实时性和可靠性。 知识点7：测距系统设计的挑战 测距系统设计中存在一些挑战，如温度引起的误差、系统的可靠性和实时性等问题。为解决这些挑战，需要对系统进行深入研究和优化。 知识点8：单片机在测距系统中的应用 单片机在测距系统中的应用广泛，包括超声波测距、激光测距、摄像头测距等。单片机可以对测距结果进行处理和分析，提高系统的智能化和自动化程度。 知识点9：测距系统在工业中的应用 测距系统在工业中的应用广泛，包括防盗、倒车雷达、水位测量、建筑施工工地等领域。测距系统可以提高生产效率、降低成本、提高产品质量等。 知识点10：测距系统的发展趋势 测距系统的发展趋势是朝着智能化、自动化、网络化和miniaturization等方向发展。随着技术的发展，测距系统将变得更加智能、更加自动、更加便捷和更加精准。

超声波遥控器电子设计设计报告超声波遥控器电子设计设计报告超声波遥控器电子设计设计报告超声波遥控器电子设计设计报告超声波遥控器电子设计设计报告超声波遥控器电子设计设计报告

ASP网上办公自动化系统是一款基于ASP（Active Server Pages）技术构建的Web应用程序，旨在提升企事业单位的内部工作效率，实现办公流程的电子化、自动化。该系统包括了源代码、毕业设计文档、开题报告、文献综述、英文文献以及答辩PPT等丰富资料，为学习者提供了全面了解和研究此类系统的材料。 1. **ASP技术**：ASP是微软开发的一种服务器端脚本环境，用于创建动态交互式网页。它允许开发者使用HTML、VBScript或JScript编写网页，并在服务器端运行脚本，生成HTML返回给客户端浏览器。ASP具有易学易用、跨平台支持、与.NET Framework兼容等优点。 2. **办公自动化系统**：办公自动化（Office Automation System, OAS）是利用计算机技术，将办公室中的各种事务处理自动化，如文档管理、信息传递、任务调度等。通过网络连接，员工可以在任何地点访问系统，提高协同工作能力。 3. **源代码分析**：源代码是理解系统设计和实现的关键。在ASP网上办公自动化系统的源代码中，可以学习到如何使用ASP进行数据库交互、用户认证、权限管理、表单处理、页面跳转等常见功能的实现。 4. **毕业设计文档**：通常包含系统需求分析、系统设计、系统实现、测试与调试、系统维护等内容，是理解整个项目开发过程的重要资料。通过对文档的阅读，可以学习到一个完整的项目开发流程和规范。 5. **开题报告**：开题报告是对项目选题、研究目的、意义、方法、预期成果的初步阐述，对于初学者理解项目的背景和目标十分有帮助。 6. **文献综述**：文献综述是研究者对已有相关研究成果的梳理和总结，有助于开发者了解该领域的研究现状、发展趋势和存在的问题，为项目提供理论依据。 7. **英文文献**：阅读英文文献能提升专业英语能力，同时获取国际上关于办公自动化系统的最新研究成果和技术动态。 8. **答辩PPT**：答辩PPT包含了项目的精华内容，用于展示给评审老师或同学，包括系统概述、主要功能、技术亮点和创新点等，是学习如何有效展示项目的好资源。 通过深入研究这个ASP网上办公自动化系统，不仅能够掌握ASP编程技术，还能了解到办公自动化系统的架构设计和实际应用，对于学习软件开发和信息化管理的学生来说，是一个宝贵的实践案例。

在数据分析领域，关联规则挖掘是一种常用的技术，用于发现数据集中不同项之间的有趣关系。Apriori 算法是关联规则挖掘的经典算法之一，尤其在零售业中的商品购物篮分析中应用广泛。本项目深入探讨了如何利用 Apriori 算法来揭示消费者购买行为的模式。 我们要理解 Apriori 算法的基本原理。Apriori 算法基于“频繁集”概念，即如果一个项集经常出现在数据库中，那么它的所有子集也必须频繁。它通过两阶段过程进行：(1) 构建频繁项集，(2) 生成关联规则。在构建频繁项集时，算法自底向上地生成候选集，并通过数据库扫描验证其频繁性，避免无效的候选项生成。一旦得到频繁项集，算法便会生成满足最小支持度和置信度阈值的关联规则。 在这个项目中，我们首先需要准备数据。数据通常包含顾客的购物篮记录，每一行代表一个购物篮，列则为购买的商品。在预处理阶段，数据可能需要清洗、转换和编码，以适应算法的需求。例如，将商品名称转换为整数编码，便于计算机处理。 接下来，我们将使用编程语言（如Python）实现 Apriori 算法。Python 中有许多库支持关联规则挖掘，如 `mlxtend` 或 `apyori`。这些库提供了 Apriori 函数，只需传入交易数据和最小支持度与置信度参数即可执行算法。运行后，我们能得到频繁项集和关联规则列表。 运行结果通常包括每个规则的支持度和置信度。支持度表示规则覆盖的交易比例，而置信度是规则发生的概率。例如，如果规则 "买牛奶 -> 买面包" 的支持度是 0.3，置信度是 0.7，意味着在所有购物篮中有 30% 包含牛奶和面包，且一旦买了牛奶，70% 的情况下会买面包。 项目报告中，我们会详细解释每一步操作，包括数据处理、算法实现、结果解释等。报告应展示关键代码片段，以便读者理解实现过程。同时，会通过图表和案例来可视化结果，使非技术背景的人也能理解发现的购物模式。 关联规则挖掘的结果可指导商家进行商品推荐或制定营销策略。例如，发现“买尿布 -> 买啤酒”的规则后，商家可能会在尿布区附近放置啤酒，以刺激连带销售。此外，还可以通过调整最小支持度和置信度阈值，挖掘出不同强度的相关性，帮助决策者制定更精细的策略。 本项目通过 Apriori 算法对商品购物篮数据进行了深入分析，揭示了消费者购买行为的潜在规律。通过学习这个项目，读者不仅可以掌握关联规则挖掘的基本方法，还能了解到如何将这些发现应用于实际商业场景中。

1设计目标本项目的设计属于SDRAMBridge中的一个电路模块目的是为SDRAM访问的申请者提供一个任务队列管理器使得SDRAM访问申请者的任务申请和实际的与SDRAM的数据传输能够并行工作提高SD

《饮料自动贩卖机管理系统——基于数据库的实现》 在大二的数据库课程设计中，学生通常会被要求构建一个实际的应用场景来应用所学的数据库理论知识。本项目就是一个典型的实例——一个饮料自动贩卖机管理系统。这个系统的目标是模拟真实世界中的自动贩卖机运营，包括商品管理、交易记录、库存监控等功能，从而让学生深入理解和实践数据库的设计、实施与优化。 我们来看数据库的设计。在这个系统中，至少需要以下几类表： 1. 商品表：存储各种饮料的信息，如商品ID、名称、价格、库存量等。商品ID作为主键，确保每种商品的唯一性。 2. 交易表：记录每一次交易的详情，包括交易ID、商品ID、购买数量、交易时间、用户ID（如果支持会员系统）等，用于分析销售数据和用户行为。 3. 库存表：跟踪每个商品的库存变化，通过商品ID与商品表关联，更新库存信息。 4. 用户表（可选）：如果系统支持用户注册和登录，那么需要用户表来存储用户信息，如用户名、密码、积分等。 数据库设计时需要遵循范式理论，如第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF），以减少数据冗余和提高数据一致性。此外，根据业务需求，可能还需要考虑关系的外键约束，保证数据的完整性和一致性。 接下来，我们讨论系统的实现。在“vending_machine-main”目录下，可能包含了系统的主要代码和资源。通常会有一个后端服务器，负责处理来自前端的请求，如添加商品、查询库存、完成交易等。后端服务器可能采用Python的Flask或Django框架，Java的Spring Boot，或者Node.js的Express等。后端与数据库的交互通常通过SQL语句实现，例如使用INSERT、SELECT、UPDATE和DELETE来操作数据。 前端部分可能包含一个简单的用户界面，用户可以通过这个界面选择商品、查看库存、进行支付等。前端技术可以选用HTML、CSS和JavaScript，搭配React、Vue或Angular等现代前端框架，提供良好的用户体验。 此外，为了模拟真实的交易流程，系统可能还涉及到支付接口的集成，如支付宝、微信支付等，这需要后端与第三方支付平台进行API对接，处理支付请求和回调。 在系统测试阶段，我们需要对数据库性能进行调优，比如合理设置索引以加快查询速度，调整事务隔离级别以平衡并发性和一致性。同时，还要进行压力测试，确保在高并发环境下系统的稳定运行。 对于一个完整的课程设计项目，还需要编写详细的项目报告，介绍系统的设计思路、技术选型、实现过程以及遇到的问题和解决方案。这不仅可以帮助同学理解项目的全貌，也是评估项目质量的重要依据。 饮料自动贩卖机管理系统是一个综合性的数据库实践项目，涵盖了数据库设计、后端开发、前端交互等多个方面，旨在提升学生的实际操作能力和问题解决能力。通过这样的项目，学生不仅能巩固数据库理论知识，还能学习到软件工程的完整流程，为未来的职业发展打下坚实基础。