测控电路实验报告
《测控电路》实验报告
班级：
学号：
姓名：
测控技术教研室
实验一波形生成电路
一、实验目的
二、实验内容
三、实验结果
（要求：1．做出电路图，并说明该电路的工作原理。
2．通过观察，得出示波器的显示图形和信号的振荡频率。）
实验二信号的调制与解调
一、实验目的
二、实验内容
三、实验结果
（要求：做出指导书中给出的电路图，并说明该电路的工作原理，给出结果的波形。）
实验三脉宽调制器控制直流电机
一、实验目的
二、实验内容
三、实验结果
（要求：做出指导书中给出的电路图，并说明该电路的工作原理，给出结果的波形。）
实验一波形生成电路
一、实验目的
1、了解multisim软件进行电路设计与仿真的步骤。
2、了解波形生成电路的结构与原理。
二、实验内容
1、运用电子技术来设计振荡电路，通过实验完成功能验证。
2、学会对电子电路的检测和排除电路故障，进一步熟悉常用电子仪器的使用，
提高分析问题和解决问题的能力。
3、谈实验的收获与体会。
三、实验结果
（要求：1．做出电路图，并说明该电路的工作原理。
2．通过观察，得出示波器的显示图形和信号的振荡频率。）
1、三端振荡器电路图
在电子线路中，需要在没有激励信号的情况下自行产生周期性振荡信号的电子线，即振荡器。鉴于正弦信号是应用最广泛的信号。本实验利用Multisim的仿真仪器—示波器来观测三端式振荡器的输出波形。
三端式振荡器除了三极管，还需要三个电抗器件，它们共同构成振荡器频率的并联振荡电路，同时也构成正反馈所必须的反馈网络。从振荡器原理可知，振荡器的平衡条件是AF=1，是一个复数形式，相位条件满足射同它异的原则。电路如上图所示（1）该电路是一个基极调谐的电容三端振荡器，交流等效满足相位条件。LC回路
构成选频网络。振荡中心频率为ω
(2)运行仿真开关，双击示波图标，可以得到仿真结果。
2、石英振荡器
石英谐振器简称为晶振，它是利用具有压电效应的石英晶体片制成的。这种石英晶体薄片受到外加交变电场的作用时会产生机械振动，当交变电场的频率与田英晶体的固有频率相同时，振动便变得很强烈，这就是晶体谐振特性的反应。利用这种特性，就可以用石英谐振器取代LC(线圈和电容)谐振回路、滤波器等。由于石英谐振器具有体积小、重量轻、可靠性高、频率稳定度高等优点，被应用于家用电器和通信设备中。
电路工作原理：放大网络----- 对所加的信号进行放大；反馈网络------相位校正网络
振荡电路的两项条件：
<1>电路的闭环增益必须等于1，这可以通过放大器网络的自限幅特性实现；
<2>围绕电路的网络相移量必须等于2πn，通常n为1或2。
实验二信号的调制与解调
一、实验目的
1、熟悉和掌握调幅式电路的调制、解调的工作原理。
2、利用AD633AN乘法器验证调幅式电路的调制原理、
3、验证调频式电路的调制原理。
二、实验内容
1、运用电子技术来设计AM、FM电路，通过实验完成功能验证。
2、学会对电子电路的检测和排除电路故障，进一步熟悉常用电子仪器的使
用，提高分析问题和解决问题的能力。
3、谈实验的收获与体会、
三、实验结果
（要求：做出指导书中给出的电路图，并说明该电路的工作原理，给出结果的波形。）
1、实验电路图及波形图
（1）AM调制原理图
（2）AM调制与解调原理图
（3）利用AD633AN乘法器实现AM调制
（4）FM调制原理
2、实验电路工作原理
（1）AM 调制原理：是指对信号进行幅度调制。该电路图是在原信号上乘上一个高频的余弦信号，在频域上的效果就是将原信号的频谱移动到w 处，以适合信道传输的最佳频率范围。
（2）FM 调制原理：调变电路为可以将信号波(音频信号等)等乘载在电波上传送的电路。
实验三脉宽调制器控制直流电机
一、实验目的
1、学习脉宽调制控制直流电机的基本工作原理。
2、掌握电路设计及调试方法。
3、掌握有关仪器仪表的使用方法。
二、实验内容
1、以实验电路板为实验平台，应用脉宽调制原理控制直流电机。
2、用示波器观察脉宽信号，并记录分析。
3、应用所学知识，进一步设计电路，测量电机转速，闭环控制电机转速。
三、实验结果
（要求：做出指导书中给出的电路图，并说明该电路的工作原理，给出结果的波形。）
1、实验电路图
7V
4V
1V
电路一原理：脉宽调制控制电路，是利用半导体功率晶体管或晶闸管等开关器件的导通和关断，把直流电压变成电压脉冲列，控制电压脉冲的宽度或周期以达到变压的目的，或者控制电压脉冲宽度和脉冲列的周期以达到变压变频目的的一种变换电路。 电路二原理：该电路采用多谐振荡电路实现脉宽调制，其中使用D3 D4控制电容的充电、放电回路。使用电位器差动调节电路充放电，实现脉宽调制的功能。对管D1 D2实现脉冲的方波输出。
算法设计与分析实验报告贪心算法
算法设计与分析实验报告 贪心算法 班级：2013156 学号：201315614 姓名：张春阳哈夫曼编码 代码 #include printf("\n"); for(i=0;i 北京科技大学 智能控制理论基础实验报告 学院 专业班级 姓名 学号 指导教师 成绩 2014 年4月17日 实验一采用SIMULINK的系统仿真 一、实验目的及要求： 1.熟悉SIMULINK 工作环境及特点 2.掌握线性系统仿真常用基本模块的用法 3.掌握SIMULINK 的建模与仿真方法 二、实验内容： 1．了解SIMULINK模块库中各子模块基本功能 微分 积分 积分步长延时 状态空间模型 传递函数模型 传输延迟 可变传输延迟 零极点模型 直接查询表 函数功能块MATLAB函数 S函数（系统函数） 绝对值 点乘 增益 逻辑运算 符号函数 相加点 死区特性 手动开关 继电器特性 饱和特性 开关模块 信号分离模块 信号复合模块 输出端口 示波器模块 输出仿真数据到文件 通过实验熟悉以上模块的使用。 2. SIMULINK 的建模与仿真方法 （1）打开模块库，找出相应的模块。鼠标左键点击相应模块，拖拽到模型窗口中即可。 （2）创建子系统：当模型大而复杂时，可创建子系统。 （3）模块的封装： （4）设置仿真控制参数。 3．SIMULINK仿真实际应用 PID控制器的仿真实现。 控制对象的开环传递函数如下图： 加入PID控制器，求系统单位负反馈闭环单位阶跃响应，要求通过调节器的作用使系统满足超调量20%，上升时间3s，调节时间10s的要求。使输出曲线如下图。要求加入的PID控制器封装成一个模块使用。 三、实验报告要求： 1.针对具体实例写出上机的结果，体会其使用方法，并作出总结。 控制对象的开环传递函数如下图： 加入PID控制器，求系统单位负反馈闭环单位阶跃响应，要求通过调节器的作用使系统满足超调量20%，上升时间3s，调节时间10s的要求。使输出曲线如下图。要求加入的PID控制器封装成一个模块使用。PID如下： 图1-PID控制器仿真 设计的PID控制器参数为，P-0.3，I-0.5,D-0.4,尽可能的达到超调量20%，上升时间3s，调节时间10s的要求，仿真曲线图如下： 图2-PID控制器仿真曲线图 才实验开始的初期，我觉得这个实验过于简单，但是上手之后，我发现它是 《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/e118657602.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/e118657602.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； 《数据结构与算法设计》 实验报告 ——实验一 学院： 班级： 学号： 姓名： 一、实验目的 1.通过实验实践、巩固线性表的相关操作； 2.熟悉VC环境，加强编程、调试的练习； 3.用C语言编写函数，实现循环链表的建立、插入、删除、取数据等基本操作； 4.理论知识与实际问题相结合，利用上述基本操作实现约瑟夫环。 二、实验内容 1、采用单向环表实现约瑟夫环。 请按以下要求编程实现： ①从键盘输入整数m，通过create函数生成一个具有m个结点的单向环表。环表中的 结点编号依次为1，2，……，m。 ②从键盘输入整数s（1<=s<=m）和n，从环表的第s个结点开始计数为1，当计数到 第n个结点时，输出该第n结点对应的编号，将该结点从环表中消除，从输出结点 的下一个结点开始重新计数到n，这样，不断进行计数，不断进行输出，直到输出 了这个环表的全部结点为止。 三、程序设计 1、概要设计 为实现上述程序功能，应用单向环表寄存编号，为此需要建立一个抽象数据类型：单向环表。 （1）、单向环表的抽象数据类型定义为： ADT Joseph{ 数据对象：D={ai|ai∈ElemSet,i=1,2,3……,n,n≥0} 数据关系：R1={ 数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58- 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据： 《智能控制技术》实验报告书 学院： 专业： 学号： 姓名： 实验一：模糊控制与传统PID控制的性能比较 一、实验目的 通过本实验的学习，使学生了解传统PID控制、模糊控制等基本知识，掌握传统PID控制器设计、模糊控制器设计等知识，训练学生设计控制器的能力，培养他们利用MATLAB进行仿真的技能，为今后继续模糊控制理论研究以及控制仿真等学习奠定基础。 二、实验内容 本实验主要是设计一个典型环节的传统PID控制器以及模糊控制器，并对他们的控制性能进行比较。主要涉及自控原理、计算机仿真、智能控制、模糊控制等知识。 通常的工业过程可以等效成二阶系统加上一些典型的非线性环节，如死区、饱和、纯延迟等。这里，我们假设系统为：H(s)=20e0.02s/(1.6s2+4.4s+1) 控制执行机构具有0.07的死区和0.7的饱和区，取样时间间隔T=0.01。 设计系统的模糊控制，并与传统的PID控制的性能进行比较。 三、实验原理、方法和手段 1.实验原理： 1)对典型二阶环节，根据传统PID控制，设计PID控制器，选择合适的PID 控制器参数k p、k i、k d； 2)根据模糊控制规则，编写模糊控制器。 2.实验方法和手段： 1)在PID控制仿真中，经过仔细选择，我们取k p=5，k i=0.1，k d=0.001； 2)在模糊控制仿真中，我们取k e=60，k i=0.01，k d=2.5，k u=0.8； 3)模糊控制器的输出为：u= k u×fuzzy(k e×e, k d×e’)－k i×∫edt 其中积分项用于消除控制系统的稳态误差。 4)模糊控制规则如表1-1所示： 在MATLAB程序中，Nd用于表示系统的纯延迟（Nd=t d/T）,umin用于表示控制的死区电平，umax用于表示饱和电平。当Nd=0时，表示系统不存在纯延迟。 5)根据上述给定内容，编写PID控制器、模糊控制器的MATLAB仿真程序， 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 算法设计与分析实验报告 学院：信息学院 专业：物联网1101 姓名：黄振亮 学号：20113379 2013年11月 目录 作业1 0-1背包问题的动态规划算法 (7) 1.1算法应用背景 (3) 1.2算法原理 (3) 1.3算法描述 (4) 1.4程序实现及程序截图 (4) 1.4.1程序源码 (4) 1.4.2程序截图 (5) 1.5学习或程序调试心得 (6) 作业2 0-1背包问题的回溯算法 (7) 2.1算法应用背景 (3) 2.2算法原理 (3) 2.3算法描述 (4) 2.4程序实现及程序截图 (4) 2.4.1程序源码 (4) 2.4.2程序截图 (5) 2.5学习或程序调试心得 (6) 作业3循环赛日程表的分治算法 (7) 3.1算法应用背景 (3) 3.2算法原理 (3) 3.3算法描述 (4) 3.4程序实现及程序截图 (4) 3.4.1程序源码 (4) 3.4.2程序截图 (5) 3.5学习或程序调试心得 (6) 作业4活动安排的贪心算法 (7) 4.1算法应用背景 (3) 4.2算法原理 (3) 4.3算法描述 (4) 4.4程序实现及程序截图 (4) 4.4.1程序源码 (4) 4.4.2程序截图 (5) 4.5学习或程序调试心得 (6) 作业1 0-1背包问题的动态规划算法 1.1算法应用背景 从计算复杂性来看,背包问题是一个NP难解问题。半个世纪以来,该问题一直是算法与复杂性研究的热点之一。另外,背包问题在信息加密、预算控制、项目选择、材料切割、货物装载、网络信息安全等应用中具有重要的价值。如果能够解决这个问题那么则具有很高的经济价值和决策价值，在上述领域可以获得最大的价值。本文从动态规划角度给出一种解决背包问题的算法。 1.2算法原理 1.2.1、问题描述： 给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。问:应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大? 形式化描述：给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找一n元向量(x1,x2,…,xn,), xi ∈{0,1}, ?∑ wi xi≤c,且∑ vi xi达最大.即一个特殊的整数规划问题。 1.2.2、最优性原理： 设(y1,y2,…,yn)是 (3.4.1)的一个最优解.则(y2,…,yn)是下面相应子问题的一个最优解: 证明:使用反证法。若不然,设(z2,z3,…,zn)是上述子问题的一个最优解,而(y2,y3,…,yn)不是它的最优解。显然有 ∑vizi > ∑viyi (i=2,…,n) 且 w1y1+ ∑wizi<= c 因此 v1y1+ ∑vizi (i=2,…,n) > ∑ viyi, (i=1,…,n) 说明(y1,z2, z3,…,zn)是(3.4.1)0-1背包问题的一个更优解,导出(y1,y2,…,yn)不是背包问题的最优解,矛盾。 1.2.3、递推关系： 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。 银行家算法设计实验报告 银行家算法设计实验报告 一．题目分析 1.银行家算法： 我们可以把操作系统看做是银行家，操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金，进程向操作系统请求资源相当于客户向银行家贷款。操作系统按银行家制定的规则为进程分配资源，当进程首次申请资源时，要测试该进程尚需求的资源量，若是系统现存的资源可以满足它尚需求的资源量，则按当前的申请量来分配资源，否则就推迟分配。 当进程在执行中继续申请资源时，先测试该进程申请的资源量是否超过了它尚需的资源量。若超过则拒绝分配，若没有超过则再测试系统尚存的资源是否满足该进程尚需的资源量，若满足即可按当前的申请量来分配，若不满足亦推迟分配。 2.基本要求： （1）可以输入某系统的资源以及T0时刻进程对资源的占用及需求情况的表项，以及T0时刻系统的可利用资源数。 （2）对T0时刻的进行安全性检测，即检测在T0时刻该状态是否安全。 （3）进程申请资源，用银行家算法对其进行检测，分为以下三种情况： A. 所申请的资源大于其所需资源，提示分配不合理不予分配并返回 B. 所申请的资源未大于其所需资源， 但大于系统此时的可利用资源，提 示分配不合理不予分配并返回。 C. 所申请的资源未大于其所需资源， 亦未大于系统此时的可利用资源，预 分配并进行安全性检查： a. 预分配后系统是安全的，将该进 程所申请的资源予以实际分配并 打印后返回。 b. 与分配后系统进入不安全状态，提示系统不安全并返回。 （4）对输入进行检查，即若输入不符合条件，应当报错并返回重新输入。 3.目的： 根据设计题目的要求，充分地分析和理解题 目，叙述系统的要求，明确程序要求实现的功能以及限制条件。 明白自己需要用代码实现的功能，清楚编写每部分代码的目的，做到有的放矢，有条理不遗漏的用代码实现银行家算法。 《数据分析》实验报告 班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重 年份 万元工业GDP 废气排放量 万元工业GDP 固体物排放量 万元工业GDP废 水排放量 环境污染治理投 资占GDP比重 （立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是 否服从同样的分布？ 同济大学电子与信息工程学院实验报告 姓名：学号： 学院：专业： 实验课程名称： 任课教师： 实验项目名称：基于BP神经网络的自整定PID控制仿真实验日期： 一、实验内容： 1.熟悉神经网络的特征、结构及学习算法。 2.通过实验掌握神经网络自整定PID的工作原理。 3.了解神经网络的结构对控制结果的影响。 4.掌握用MATLAB实现实现神经网络控制系统仿真的方法。 二、实验步骤及结果演示 1.实验步骤： （1）被控对象为一时变非线性对象，数学模型可表示为 式中系数a(k)是慢时变的， （2）如图5所示确定BP网络的结构，选4-5-3型的BP网络，各层加权系数的初值取区间[-0.5,0.5]上的随机数，选定学习率η=0.25和惯性系数α=0.05. （3）在MATLAB下依据整定原理编写仿真程序并调试。 （4）给定输入为阶跃信号，运行程序，记录实验数据和控制曲线。 （5）修改神经网络参数，如学习速率、隐含层神经元个数等，重复步骤（4）。 （6）分析数据和控制曲线。 图5 BP神经网络结构 2.结果展示： （1）实验代码： xite=0.25; alfa=0.02; IN=4; H=10; Out=3; wi=[ 0.4634 -0.4173 0.3190 0.4563; 0.1839 0.3021 0.1112 0.3395; -0.3182 0.0470 0.0850 -0.0722; -0.6266 0.0846 0.3751 -0.6900; -0.3224 0.1440 -0.2873 -0.0193; -0.0232 -0.0992 0.2636 0.2011; -0.4502 -0.2928 0.0062 -0.5640; -0.1975 -0.1332 0.1981 0.0422; 0.0521 0.0673 -0.5546 -0.4830; -0.6016 -0.4097 0.0338 -0.1503]; wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi; wo=[ -0.1620 0.3674 0.1959; -0.0337 -0.1563 -0.1454; 0.0898 0.7239 0.7605; 0.3349 0.7683 0.4714; 0.0215 0.5896 0.7143; -0.0914 0.4666 0.0771; 0.4270 0.2436 0.7026; 0.0215 0.4400 0.1121; 0.2566 0.2486 0.4857; 0.0198 0.4970 0.6450 ]'; wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo; x=[0,0,0]; u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0; y_1=0;y_2=0;y_3=0; oh=zeros(H,1); I=oh; error_2=0; error_1=0; ts=0.001; for k=1:1:6000 time(k)=k*ts; rin(k)=1; a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k)); 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 实验报告 （2009/2010学年第一学期） 课程名称算法分析与设计A 实验名称动态规划法 实验时间2009 年11 月20 日指导单位计算机学院软件工程系 指导教师张怡婷 学生姓名丁力琪班级学号B07030907 学院(系) 计算机学院专业软件工程 实验报告 实验名称动态规划法指导教师张怡婷实验类型验证实验学时2×2实验时间2009-11-20一、实验目的和任务 目的：加深对动态规划法的算法原理及实现过程的理解，学习用动态规划法解决实际应用中的最长公共子序列问题。 任务：用动态规划法实现求两序列的最长公共子序列，其比较结果可用于基因比较、文章比较等多个领域。 要求：掌握动态规划法的思想，及动态规划法在实际中的应用；分析最长公共子序列的问题特征，选择算法策略并设计具体算法，编程实现两输入序列的比较，并输出它们的最长公共子序列。 二、实验环境(实验设备) 硬件：计算机 软件：Visual C++ 三、实验原理及内容（包括操作过程、结果分析等） 1、最长公共子序列（LCS）问题是：给定两个字符序列X={x1,x2,……,x m}和Y={y1,y2,……,y n}，要求找出X和Y的一个最长公共子序列。 例如：X={a,b,c,b,d,a,b},Y={b,d,c,a,b,a}。它们的最长公共子序列LSC={b,c,d,a}。 通过“穷举法”列出所有X的所有子序列，检查其是否为Y的子序列并记录最长公共子序列并记录最长公共子序列的长度这种方法，求解时间为指数级别的，因此不可取。 2、分析LCS问题特征可知，如果Z={z1,z2,……，z k}为它们的最长公共子序列，则它们一定具有以下性质： （1）若x m=y n，则z k=x m=y n，且Z k-1是X m-1和Y n-1的最长公共子序列； （2）若x m≠y n且x m≠z k，则Z是X m-1和Y的最长公共子序列； （3）若x m≠y n且z k≠y n，则Z是X和Y的最长公共子序列。 这样就将求X和Y的最长公共子序列问题，分解为求解较小规模的问题： 若x m=y m，则进一步分解为求解两个（前缀）子字符序列X m-1和Y n-1的最长公共子序列问题； 如果x m≠y n，则原问题转化为求解两个子问题，即找出X m-1和Y的最长公共子序列与找出X 和Y n-1的最长公共子序列，取两者中较长者作为X和Y的最长公共子序列。 由此可见，两个序列的最长公共子序列包含了这两个序列的前缀的最长公共子序列，具有最优子结构性质。 3、令c[i][j]保存字符序列X i={x1,x2,……,x i}和Y j={y1,y2,……,y j}的最长公共子序列的长度，由上述分析可得如下递推式： 0 i=0或j=0 c[i][j]= c[i-1][j-1]+1 i,j>0且x i=y j max{c[i][j-1],c[i-1][j]} i,j>0且x i≠y j 由此可见，最长公共子序列的求解具有重叠子问题性质，如果采用递归算法实现，会得到一个指数时间算法，因此需要采用动态规划法自底向上求解，并保存子问题的解，这样可以避免重复计算子问题，在多项式时间内完成计算。 4、为了能由最优解值进一步得到最优解（即最长公共子序列），还需要一个二维数组s[][]，数组中的元素s[i][j]记录c[i][j]的值是由三个子问题c[i-1][j-1]+1,c[i][j-1]和c[i-1][j]中的哪一个计算得到，从而可以得到最优解的当前解分量（即最长公共子序列中的当前字符），最终构造出最长公共子序列自身。 浙工大过程控制实验报告 202103120423徐天宇过程控制系统实验报告 实验一：系统认识及对象特性测试 一实验目的 1了解实验装置结构和组成及组态软件的组成使用。 2 熟悉智能仪表的使用及实验装置和软件的操作。 3熟悉单容液位过程的数学模型及阶跃响应曲线的实验方法。 4学会有实际测的得单容液位过程的阶跃响应曲线，用相关的方法分别确定它们的参数，辨识过程的数学模型。二实验内容 1 熟悉用MCGS组态的智能仪表过程控制系统。 2 用阶跃响应曲线测定单容液位过程的数学模型。三实验设备 1 AE2000B型过程控制实验装置。 2 计算机，万用表各一台。 3 RS232-485转换器1只，串口线1根，实验连接线若干。四实验原理 如图1-1所示，设水箱的进水量为Q1，出水量为Q2，水箱的液面高度为h，出水阀V2固定于某一开度值。根据物料动态平衡的关系，求得： 在零初始条件下，对上式求拉氏变换，得： 式中，T为水箱的时间常数（注意：阀V2的开度大小会影响到水箱的时间常数），T=R2*C，K=R2为单容对象的放大倍数， R1、R2分别为V1、V2阀的液阻，C 为水箱的容量系数。 阶跃响应曲线法是指通过调节过程的调节阀，使过程的控制输入产生一个阶跃变化，将被控量随时间变化的阶跃响应曲线记录下来，再根据测试记录的响应曲线求取输入输出之间的数学模型。本实验中输入为电动调节阀的开度给定值OP，通过改变电动调节阀的开度给定单容过程以阶跃变化的信号，输出为上水箱的液位高度h。电动调节阀的开度op通过组态软件界面有计算机传给智能仪表，有智能仪表输出范围为：0~100%。水箱液位高度有由传感变送器检测转换为4~20mA的标准信号，在经过智能仪表将该信号上传到计算机的组态中，由组态直接换算成高度值，在计算机窗口中显示。因此，单容液位被控对象的传递函数，是包含了由执行结构到检测装置的所有液位单回路物理关系模型有上述机理建模可知，单容液位过程是带有时滞性的一阶惯性环节，电动调节阀的开度op，近似看成与流量Q1成正比，当电动调节阀的开度op为一常量作为阶跃信号时，该单容液位过程的阶跃响应为 需要说明的是表达式（2-3）是初始量为零的情况，如果是在一个稳定的过程下进行的阶跃响应，即输入量是在原来的基础上叠加上op的变化，则输出表达式是对应原来输出值得基础上的增 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： 算法与分析实验报告软件工程专业 安徽工业大学 指导老师：许精明 实验内容 1：杨辉三角 2：背包问题 3：汉诺塔问题 一：实验目的 1：掌握动态规划算法的基本思想，学会用其解决实际问题。 2：通过几个基本的实验，提高算法分析与设计能力，提高动手操作能力和培养良好的编程习惯。 二：实验内容 1：杨辉三角 2：背包问题 3：汉诺塔问题 实验一：杨辉三角 问题分析： ①每行数字左右对称，由1开始逐渐变大，然后变小，回到1。 ②第n行数之和为2^n。 ③下一行每个数字等于上一行的左右两个数字之和。 算法设计及相关源代码： public void yanghui(int n) { int[] a = new int[n]; if(n==1){ System.out.println(1); }else if(n==2) { System.out.print(1 + " " +1); }else{ a[1]=1; System.out.println(a[1]); a[2]=1; System.out.println(a[1]+" "+a[2]); for(int i=3;i<=n;i++){ a[1]=a[i]=1; for(int j=i-1;j>1;j--){ a[j]=a[j]+a[j-1]; } for(int j=1;j<=i;j++){ System.out.print(a[j]+" "); } System.out.println(); } } } 实验结果：n=10 实验二：0-1背包问题 问题分析：：令V(i,j)表示在前i(1<=i<=n)个物品中能够装入容量为就 j(1<=j<=C)的背包中的物品的最大价值，则可以得到如下的动态规划函数: (1) V(i,0)=V(0,j)=0 (2) V(i,j)=V(i-1,j) j 数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00 标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验智能控制理论基础实验报告
数据挖掘实验报告
北京理工大学《数据结构与算法设计》实验报告实验一
数据分析实验报告
智能控制技术实验报告
数据挖掘实验报告(一)
算法设计与实验报告讲解
数据挖掘实验报告资料
银行家算法设计实验报告
数据分析实验报告
同济智能控制实验报告 基于BP神经网络的自整定PID控制仿真
数据挖掘实验报告-关联规则挖掘
南京邮电大学算法设计实验报告——动态规划法
浙工大过程控制实验报告
大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料
算法与设计实验报告
数据分析实验报告