数据挖掘课程设计
数据挖掘分析课程设计数据
数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。
本科数据挖掘课程设计
本科数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、原理和方法，掌握数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测等关键技术。
2. 学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类分析等，并了解其适用场景和优缺点。
3. 掌握使用数据挖掘工具，如Weka、Python等，进行实际问题的数据分析和解决。
技能目标：1. 能够运用数据挖掘技术对实际问题进行数据收集、预处理和挖掘，独立完成简单的数据挖掘项目。
2. 培养学生的编程能力，使其能够利用Python等工具实现基本的数据挖掘算法。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能够在项目中有效地分工合作，共同解决问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生主动探索数据背后的价值和规律的积极性。
2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地分析数据，避免盲目从众。
3. 强调数据挖掘在实际应用中的道德和法律规范，引导学生遵循社会主义核心价值观，尊重个人隐私，保护数据安全。
课程性质：本课程为本科阶段数据挖掘课程，旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，培养其实际应用能力。
学生特点：学生具备一定的数学、编程和统计学基础，具有较强的学习能力和动手实践能力。
教学要求：注重理论与实践相结合，通过实际案例和项目驱动教学，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其成为具有道德素养和责任意识的数据挖掘人才。
在此基础上，将课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与任务：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域，以及数据挖掘的主要任务，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
2. 数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法，以及如何处理缺失值、异常值等问题。
3. 关联规则挖掘：学习Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，以及其在商业、生物信息学等领域的应用。
本科数据挖掘课程设计
本科数据挖掘课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习数据挖掘的基本概念、原理和技术，使学生掌握数据挖掘的基本知识和技能，培养学生运用数据挖掘技术分析和解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.掌握数据挖掘的基本概念、原理和流程。
2.了解数据挖掘的主要技术和方法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
3.熟悉数据挖掘在各个领域的应用。
4.能够使用常用的数据挖掘工具进行实际操作。
5.具备独立完成数据挖掘项目的能力，包括数据预处理、模型建立、模型评估等。
6.能够对实际问题进行需求分析，并选择合适的数据挖掘方法进行解决。
情感态度价值观目标：1.培养学生对数据挖掘技术的兴趣和热情，提高学生主动学习的积极性。
2.培养学生团队协作的精神，提高学生沟通能力和合作能力。
3.培养学生对数据挖掘技术在解决实际问题中的责任感和使命感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括数据挖掘的基本概念、原理、技术和应用。
具体安排如下：1.数据挖掘概述：数据挖掘的概念、过程、方法和应用领域。
2.数据预处理：数据清洗、数据集成、数据转换、数据归一化等。
3.分类与预测：决策树、支持向量机、神经网络、分类算法比较等。
4.聚类分析：聚类原理、聚类算法、聚类评估等。
5.关联规则挖掘：关联规则概念、关联规则挖掘算法、关联规则应用等。
6.数据挖掘工具：常用数据挖掘工具的使用和比较。
7.数据挖掘项目实践：实际项目案例分析、团队项目实施等。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法相结合的方式，包括讲授法、讨论法、案例分析法、实验法等。
1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法。
2.讨论法：学生进行分组讨论，培养学生的团队协作能力和解决问题的能力。
3.案例分析法：分析实际数据挖掘项目案例，使学生了解数据挖掘在实际应用中的方法和技巧。
4.实验法：通过实验操作，使学生熟悉数据挖掘工具的使用和实际操作过程。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《数据挖掘导论》等。
数据挖掘课程设计
数据挖掘课程设计1. 课程背景数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有用信息的过程。
在当今信息化时代，数据挖掘技术已经成为了各个行业的重要工具。
因此，对于学习数据挖掘技术的学生来说，课程设计是非常重要的一部分。
2. 课程目标本课程设计的目标是让学生掌握数据挖掘的基本概念和技术，并能够应用这些技术来解决实际问题。
具体来说，本课程的目标包括：(1) 掌握数据挖掘的基本概念和技术。
(2) 学会使用数据挖掘工具和软件来处理数据。
(3) 学会应用数据挖掘技术解决实际问题。
(4) 培养学生的数据分析和解决问题的能力。
3. 课程内容本课程设计的内容包括以下几个方面：(1) 数据挖掘的基本概念和技术：包括数据预处理、数据挖掘模型、分类和聚类等基本概念和技术。
(2) 数据挖掘工具和软件：包括SPSS、R、Python等数据挖掘工具和软件的使用方法。
(3) 数据挖掘应用：包括金融风险评估、销售预测、医学诊断等领域的数据挖掘应用。
(4) 课程实践：学生将通过实践项目来应用所学的数据挖掘技术。
4. 课程教学方法本课程的教学方法主要包括以下几个方面：(1) 讲授理论知识：通过课堂讲解、教材阅读等方式，让学生掌握数据挖掘的基本概念和技术。
(2) 实践项目：通过实践项目，让学生应用所学的数据挖掘技术解决实际问题，培养学生的数据分析和解决问题的能力。
(3) 讨论研究：通过小组讨论、案例分析等方式，让学生深入了解数据挖掘应用的实际情况，提高学生的问题解决能力。
(4) 课程评估：通过作业、考试、实践项目等方式，评估学生的学习成果，提供反馈和指导。
5. 课程评估本课程的评估方式主要包括以下几个方面：(1) 作业：包括课堂作业、实验报告等，占总评成绩的30%。
(2) 考试：包括期中考试和期末考试，占总评成绩的40%。
(3) 实践项目：学生将完成一个实践项目，占总评成绩的30%。
6. 总结本课程设计旨在让学生掌握数据挖掘的基本概念和技术，并能够应用这些技术来解决实际问题。
数据挖掘基础课程设计
数据挖掘基础课程设计一、教学目标本课程的教学目标旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本概念、原理和方法，培养学生运用数据挖掘技术分析和解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解数据挖掘的定义、发展历程和应用领域；（2）掌握数据挖掘的基本任务，包括分类、聚类、关联规则挖掘等；（3）熟悉数据挖掘常用的算法和技术，如决策树、支持向量机、神经网络等；（4）了解数据挖掘过程中的数据预处理、特征选择和模型评估等关键技术。
2.技能目标：（1）能够运用数据挖掘工具进行实际项目的分析和操作；（2）具备独立完成数据挖掘任务的能力，包括数据清洗、特征提取、模型构建等；（3）学会运用数据挖掘结果进行决策支持和问题解决。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对数据挖掘技术的兴趣和好奇心，激发学生主动学习的动力；（2）培养学生团队合作精神，提高学生沟通与协作的能力；（3）培养学生关注社会热点问题，提高学生运用数据挖掘技术服务社会的意识。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.数据挖掘概述：数据挖掘的定义、发展历程、应用领域和前景展望；2.数据挖掘基本任务：分类、聚类、关联规则挖掘等；3.数据挖掘算法与技术：决策树、支持向量机、神经网络、聚类算法等；4.数据挖掘过程：数据预处理、特征选择、模型评估等；5.数据挖掘工具与实践：主流数据挖掘工具的使用方法及实际案例操作；6.数据挖掘应用案例分析：各行业中数据挖掘技术的应用实例。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法相结合的方式进行教学：1.讲授法：通过讲解数据挖掘的基本概念、原理和算法，使学生掌握理论知识；2.案例分析法：分析实际案例，让学生了解数据挖掘在各个领域的应用；3.实验法：让学生动手操作数据挖掘工具，培养学生的实际操作能力；4.讨论法：学生进行小组讨论，提高学生的思考和分析问题的能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的数据挖掘教材，为学生提供系统的理论知识；2.参考书：推荐学生阅读相关数据挖掘领域的经典著作，丰富学生的知识体系；3.多媒体资料：制作精美的课件，辅助讲解数据挖掘的基本概念和算法；4.实验设备：为学生提供计算机实验室，方便学生进行实际操作和练习。
数据挖掘实训课程模拟设计
数据挖掘实训课程模拟设计一、课程目标数据挖掘作为当今信息技术领域的重要分支，对于处理和分析海量数据、发现潜在规律和价值具有关键作用。
本数据挖掘实训课程旨在培养学生的实践能力和创新思维，使学生能够熟练掌握数据挖掘的基本流程和常用技术，具备解决实际问题的能力。
二、课程内容（一）数据预处理1、数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。
2、数据集成：整合来自多个数据源的数据。
3、数据转换：进行数据标准化、归一化和编码等操作。
（二）数据探索与分析1、描述性统计分析：计算均值、中位数、标准差等统计量。
2、数据可视化：使用图表展示数据分布和关系。
（三）数据挖掘算法1、分类算法：如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2、聚类算法：KMeans 聚类、层次聚类等。
3、关联规则挖掘：Apriori 算法等。
（四）模型评估与优化1、评估指标：准确率、召回率、F1 值等。
2、超参数调优：通过交叉验证等方法优化模型参数。
（五）实际应用案例1、客户关系管理：客户细分、流失预测。
2、市场营销：商品推荐、市场趋势分析。
三、课程安排（一）理论讲解（20%的课程时间）通过课堂讲授，让学生了解数据挖掘的基本概念、原理和方法。
（二）实践操作（60%的课程时间）学生在实验室环境中，使用真实或模拟数据集进行实践操作，完成数据预处理、算法应用和模型评估等任务。
（三）案例讨论（10%的课程时间）组织学生对实际应用案例进行讨论和分析，培养学生解决实际问题的能力和思维。
（四）课程总结与汇报（10%的课程时间）学生分组展示自己的实践成果，分享经验和教训，教师进行总结和点评。
四、教学方法（一）项目驱动教学以实际项目为导向，让学生在完成项目的过程中学习和应用数据挖掘知识。
（二）小组合作学习学生分组进行实践和讨论，培养团队合作精神和沟通能力。
（三）在线学习资源提供丰富的在线学习资源，如教学视频、文档和代码示例，方便学生自主学习和拓展知识。
五、实训环境搭建（一）硬件环境配备性能较好的计算机，满足数据处理和算法运行的需求。
数据挖掘的课课程设计
数据挖掘的课课程设计一、教学目标本课程的目标是让学生掌握数据挖掘的基本概念、技术和方法，能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
具体的学习目标包括：1.知识目标：学生能够理解数据挖掘的定义、目的和应用领域；掌握数据挖掘的基本步骤和方法；了解数据挖掘中的常见算法和模型。
2.技能目标：学生能够使用数据挖掘工具进行数据预处理、特征选择和模型训练；能够根据实际问题选择合适的数据挖掘方法和技术；能够对数据挖掘结果进行解释和评估。
3.情感态度价值观目标：学生能够认识到数据挖掘在科学研究和实际应用中的重要性；培养学生的创新意识和问题解决能力；培养学生的团队合作精神和沟通表达能力。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1.数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目的和应用领域，理解数据挖掘与数据分析、机器学习的区别和联系。
2.数据挖掘基本步骤：学习数据挖掘的流程，包括问题定义、数据准备、特征选择、模型训练和评估等。
3.数据挖掘方法：学习常见的数据挖掘方法，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等，了解各自的特点和适用场景。
4.数据挖掘算法：学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、K近邻算法等，理解算法的原理和实现。
5.数据挖掘工具：学习使用数据挖掘工具，如Python库、R语言、Weka工具等，进行数据预处理、特征选择和模型训练。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法：1.讲授法：教师通过讲解数据挖掘的基本概念、方法和算法，引导学生掌握知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数据挖掘的应用场景和解决方法。
3.实验法：学生通过动手实验，使用数据挖掘工具进行实际操作，巩固理论知识。
4.讨论法：学生分组讨论问题，培养团队合作精神和沟通表达能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将使用以下教学资源：1.教材：选择一本与数据挖掘相关的教材，作为学生学习的基础资料。
数据挖掘课程设计
数据挖掘报告一. 项目名称 (5)二. 项目介绍 (5)三. 项目工具 (5)1・ Microsoft Office Word (5)2・ Microsoft Office Excel (6)3・ Anaeonda: (6)四. 数据文件预处理 (6)1•数据预处理方法: (6)(1)数据清理 (6)(2)数据集成 (7)(3)数据变换 (7)(4)数据归约 (7)2 •异常值的分析 (9)(1)简单的统计量分析： (9)(2)箱型图分析 (9)五. 数据分析 (10)1•绘制饼状图 (11)六. 挖掘建模 (12)1.算法实现过程： (12)2.具体实现代码及过程 (13)七. 数据挖掘过程 (14)学生成绩是反映学校教学水平的第一手资料，这些数据可以为学校改进教育教学提供重要依据。
然而，现阶段的学生成绩分析,多数还停留在较为原始的数据库管理和查询阶段，没有对学生的成绩进行横向和纵向的对比研究，也缺乏对各学科成绩之间内在联系的挖掘。
为此，学校将数据挖掘技术与学校学生成绩分析管理系统相结合,通过分析和处理系统中大量的学生成绩数据，寻找潜在的规律及模式,促使学校更好地开展教学工作，提高教学质量。
AbstractStudent achievement is the first-hand information reflecting the teachi ng level of a school. These data can provide an important basis for schools to improve educati on and teachi ng. However, at this stage, most of the students'performanee analysis still stays in the relatively primitive stage of database man ageme nt and query. There is no horiz on tai and vertical comparative study of students' performanee, nor is there any excavati on of the in ter nal links betwee n the performa nee of various discipli nes. Therefore, the school combi nes the data mining tech no logy with the school student achievement analysis management system. By analyzing and processing a large number of student achievement data, the school seeks for pote ntial rules and patter ns, and promotes the school to better carry out teachi ng work and improve the quality of teachi ng.一. 项目名称大学物理，模拟电子技术和计算机组成原理成绩的关系分析二. 项目介绍大学物理，是大学理工科类的一门基础课程，通过课程的学习，使学生熟悉自然界物质的结构，性质，相互作用及其运动的基本规律，为后继专业基础与专业课程的学习及进一步获取有关知识奠定必要的物理基础。
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试验设计及数据挖掘技术课程设计一、均匀设计试验方案的构造（10/每小项，共20分）已知一试验有四个因素，他们的试验范围及因素水平见表1：表1、因素水平表1、请给出12拟水平的因素水平表2、请给出12拟水平的试验方案二、回归分析建模（15分/每小项，共30分）表2为一个试验的试验方案及结果，请对表2的数据进行数据中心化的回归分析建模并对所得的回归方程进行F显著性检验，要求如下：1、用一次项加交叉项的模型建模，如有不显著项须手动剔除之（请保留6个变量项），请拷贝手动剔除后的参数及方程，最后对方程及其系数进行F显著性检验。
一次模型加上交叉项模型：Y=A0+A1*X1+A2*X2+A3*X3+A4*X4+A5*X5+A6*X1*X2+A7*X1*X3+A8*X1*X4+A9*X1* X5+A10*X2*X3+A11*X2*X4+A12*X2*X5+A13*X3*X4+A14*X3*X5+A15*X4*X5参数：N=16, M=10, B1=5, T2=1> 回归分析结果:I=1 B=3.89295774647887 F=39453.829110832I=2 B=-9.50704225352109E-02 F=376.478873266637I=3 B=5.02394366197183 F=65708.1591596774I=4 B=-6.60140845070422 F=113449.605172517I=5 B=2.83239436619718 F=83540.5277055669I=8 B=-.754866310160428 F=56931.8445755423I=10 B=-3.87700534759358E-02 F=2400.11415542456I=12 B=9.54545454545455E-02 F=3904.68750028214剔除Ｆ２剔除后保留的6个变量项：回归分析结果:I=1 B=3.82584921292461 F=42.4793566222967I=3 B=5.16561723280862 F=87.1202672010196I=4 B=-6.45973487986744 F=136.239845488711I=5 B=2.79884009942005 F=90.9365341824574I=8 B=-.682283105022831 F=64.3454168594943I=12 B=.143607305936073 F=16.2893368976606BO=557.203196347032 F=73.3441801574753 R=.996608742535172S=9.95102629716467 FO=1.54J Y Y* Y-Y* A/%1 527 520.371958854929 6.62804114507082 1.257692816901482 453 459.688956732606 -6.68895673260624 -1.476590890200053 481 484.602297102518 -3.60229710251843 -.7489183165318994 462 452.668565786338 9.33143421366236 2.019790955338175 614 619.295396337196 -5.29539633719594 -.8624424001947786 557 563.339306859151 -6.33930685915118 -1.138116132702197 682 676.098557501334 5.90144249866648 .8653141493645878 562561.575785089262 .424214910737533 7.54830802024079E-029 556 557.76766427196 -1.76766427196003 -.31792522876978910 538 536.591511464705 1.40848853529451 .261800842991544> 回归方程:Y*=557.203196347032+(3.82584921292461)*(X1-25)+(5.16561723280862)*(X3-30)+(-6.459734 87986744)*(X4-45)+(2.79884009942005)*(X5-140)+(-.682283105022831)*(X3-30)*(X4-45)+(. 143607305936073)*(X1- 25)*(X5- 140)II、对方程各项进行F检验f1= 1, f2= M-2=10-2=8F12=16.289>F1,8(0.01)= 11.3 ∴方程各项通过α=0.01的F检验。
III、对整个方程（或者总方程）进行F检验f1=N*-1=6, f2=M-N*=10-6=4F= 73.34 >F6,4(0.01)= 15.2，∴总的方程通过α=0.01的F检验。
3、二次全模型（一次项，二次项加上交叉项）建模，如有不显著须手动剔除之（请保留6个变量项），请拷贝手动剔除后的参数及方程，最后对方程其系数进行F显著性检验。
二次全模型（一次项，二次项加上交叉项）建模：Y=A0+A1*X1+A2*X2+A3*X3+A4*X4+A5*X5+A6*X1^2+A7*X2^2+A8*X3^2+A9*X4^2+A10*X5^2+A11*X1*X2+A12*X1*X3+A13*X1*X4+A14*X1*X5+A15*X2*X3+A16*X2*X4+A17 *X2*X5+A18*X3*X4+A19*X3*X5+A20*X4*X5参数：N=21, M=10, B1=5, T2=2剔除后保留的6个变量项：> 回归分析结果:I=1 B=3.82584921292461 F=86.7697973506949I=3 B=5.16561723280862 F=177.954859283416I=4 B=-6.45973487986744 F=278.288202179139I=5 B=2.79884009942005 F=185.750097699096I=10 B=-.131901408450704 F=36.4010641102972I=13 B=-1.20464788732394 F=151.811777236324BO=581.62676056338 F=150.336666495772 R=.99834120225772 S=6.96261766428546 FO=1.54J Y Y* Y-Y* A/%1 527 520.756420878211 6.24357912178937 1.184739871307282 453 459.164871582436 -6.16487158243575 -1.36089880406973 481 482.907622203811 -1.90762220381117 -.3965950527673954 462 456.721623860812 5.27837613918803 1.142505657832915 614 617.0766******** -3.07663628831824 -.5010808287163266 557 561.120546810273 -4.12054681027348 -.7397750108210927 682 680.151615575808 1.8483844241922 .2710241091190928 562 559.881110190555 2.11888980944468 .3770266564848199 556 557.24357912179 -1.24357912178971 -.22366530967440810 538 536.975973487987 1.02402651201317 .190339500374194 > 回归方程:Y*=581.62676056338+(3.82584921292461)*(X1-25)+(5.16561723280862)*(X3-30)+(-6.4597348 7986744)*(X4-45)+(2.79884009942005)*(X5-140)+(-.131901408450704)*(X5-140)^2+(-1.204 64788732394)*(X3- 30)*(X4- 45)II、对方程各项进行F检验f1= 1, f2= M-2=10-2=8F10=36.40>F1,8(0.01)= 11.3 ∴方程各项通过α=0.01的F检验。
III、对整个方程（或者总方程）进行F检验f1=N*-1= 6, f2=M-N*=10-6=4F= 41.05093 >F6,4(0.01)= 15.2，∴总的方程通过α=0.01的F检验。
三、优化计算寻优（10分/每小项，其20分）一个试验的试验范围及所得的数学模型（回归方程）如下：Y = 90.7893-4.6267E-02*(X1- 30)-0.8373*(X2- 3)+ 5.2768E-05*(X3- 800)^2 -5.2094E-03*(X2- 3)*(X3- 800)X1：20～40；X2：2.0～4.0；X3：700～900，实验得到的最大值为Y= 90.21、用网格优化法寻优求Y的最大值，给出相应的程序及优化结果程序：10 INPUT"ZM="; ZM20 INPUT"G=";G30 S1=(40-20)/G:S2=(4-2)/G:S3=(900-700)/G40 FOR X1= 20 TO 40 + S1/2 STEP S150 FOR X2= 2TO 4 + S2/2 STEP S260 FOR X3= 700 TO 900 + S3/2 STEP S370 Y1= 90.7893-4.6267E-02*(X1- 30)-0.8373*(X2- 3)+ 5.2768E-05*(X3- 800)^280 Y2=( -5.2094E-03)*(X2- 3)*(X3- 800)90 Y=Y1+Y2100 IF Y< ZM THEN 140110 IF Y>ZM THEN ZM =Y120 PRINT TAB(1) "X1=";X1;TAB(16)"X2=";X2;TAB(31)"X3=";X3;130 PRINT TAB(46) "Y=";ZM140 NEXT X3,X2, X1150 END结果：RUNZM=? 90.2G=? 20X1= 20 X2= 2 X3= 700 Y= 92.09601X1= 20 X2= 2 X3= 810 Y= 92.14664X1= 20 X2= 2 X3= 820 Y= 92.21457X1= 20 X2= 2 X3= 830 Y= 92.29304X1= 20 X2= 2 X3= 840 Y= 92.38208X1= 20 X2= 2 X3= 850 Y= 92.48166X1= 20 X2= 2 X3= 860 Y= 92.5918X1= 20 X2= 2 X3= 870 Y= 92.71249X1= 20 X2= 2 X3= 880 Y= 92.84374X1= 20 X2= 2 X3= 890 Y= 92.98554X1= 20 X2= 2 X3= 900 Y= 93.137892、用蒙特卡罗优化法寻优求Y的最大值，给出相应的程序及优化结果程序：10 INPUT"ZM="; ZM20 INPUT"N=";N30 G=20*N35 S1=(40-20)/N:S2=(4-2)/N:S3=(900-700)/N40 FOR I =1 TO G50 A1=INT(N*RND(1))60 A2=INT(N*RND(1))70 A3=INT(N*RND(1))90 X1= 20+ A1*S1100 X2= 2 + A2*S2110 X3= 700 + A3*S3120 Y1= 90.7893-4.6267E-02*(X1- 30)-0.8373*(X2- 3)+ 5.2768E-05*(X3- 800)^2 130 Y2=( -5.2094E-03)*(X2- 3)*(X3- 800)140 Y=Y1+Y2150 IF Y< ZM THEN 190160 IF Y>ZM THEN ZM =Y170 PRINT TAB(1)"X1=";X1;TAB(16)"X2=";X2;TAB(31)"X3=";X3;180 PRINT TAB(46)"Y=";ZM190 NEXT I200 PRINT TAB(1)"S1=";S1;TAB(16)"S2=";S2;TAB(32)"S3=";S3210 END结果：RUNZM=? 90.2N=? 2000X1= 22.42 X2= 3.303 X3= 873.7 Y= 91.05659X1= 29.8 X2= 2.909 X3= 721.4 Y= 91.16348X1= 39.42 X2= 2.641 X3= 891.2 Y= 91.26351X1= 28.51 X2= 2.11 X3= 853.6 Y= 92.00355X1= 29.73 X2= 2.334 X3= 898 Y= 92.20621X1= 21.98 X2= 2.214 X3= 879.5 Y= 92.47751X1= 21.75 X2= 2.177 X3= 884.9 Y= 92.60446X1= 22.48 X2= 2.103 X3= 888.6 Y= 92.71652X1= 23.5 X2= 2.052 X3= 890 Y= 92.75568X1= 22.59 X2= 2.06 X3= 892.6 Y= 92.82512X1= 21.96 X2= 2.08 X3= 899.4 Y= 92.92936X1= 23.26 X2= 2.03 X3= 899.1 Y= 92.93231X1= 20 X2= 2.026 X3= 895.4 Y= 93.0318X1= 20.47 X2= 2.033 X3= 898.5 Y= 93.04806X1= 20.16 X2= 2.037 X3= 899.5 Y= 93.07246S1= .01 S2= .001 S3= .1四、配方均匀设计(7.5分/每小项，其15分)1、一个饲料的配方由四种主要的成分组成，根据试验条件的允许和精度的要求，需要选择UM14（144）表来安排试验，请用相应的软件生成该配方试验方案表。