结构工程实验报告
结构工程实验报告
实验名称：结构的动力特性试验
实验类型：（3）（1）演示；（2）验证；（3）综合；（4）设计；（5）其他
学院：环境与安全工程学院
学生姓名：孙奥伟
专业班级：土木101
学号：10434217
指导老师：王新杰、谢静静
20XX~20XX学年第二学期第4次实验
同实验者：申元畅、盛晓青、祁向楠
实验时间20XX年4月23日
实验四结构的动力特性试验
一、试验目的
（1）了解振动测试与控制实验系统的组成、安装和调整的方法。
（2）学会激振器、传感器与数采分析仪的操作、使用方法。（3）学会测量钢梁的强迫振动频率。本实验属于综合性实验。
二、实验仪器及设备
（1）振动与控制实验台包括简支梁、悬臂梁、薄壁圆盘、单自由度系统、二自由度系统、多自由度系统模型，配以主动隔振、被动隔振的空气阻尼减震器、单式动力吸振器、复式动力吸振器等组成。
（2）激动振系统与测振系统，激振系统包括DH1301正弦扫频
信号源，JZ-1接触式激器,JZF-1非接触式激振器，偏心电动机，调压器，力锤；MT-3T型磁电式振动速度传感器，DH130压电式加速度传感器，WD302电涡流位移传感器、测力传感器；动态采集分析系统包括信号调理器、数据采集仪、计算机系统、控制与基本分析软件、模态分析软件。
三、实验原理及操作步骤
（1）安装偏心电动机。偏心激振电机的电源线调接到调压器的输入端（电源使用三芯接地插座），一定要小心防止接错，把调速电机通过安装底板安装在简支梁中部，电机转速可用调压器电压调节旋钮来调节，调节输出电压到110v左右，调好后在实验过程中不要改变电机转速。
（2）安装DH1301正弦扫频信号源。将DH1301正弦扫频信号源的输出电压调节旋钮左旋到最小位置，把激振器与输出接线柱相连。
（3）接测试系统。将扫频信号源的输出信号接到采集仪的1-1通道。将速度传感器布置在偏心激振电机附近，速度传感器测得的信号接到数采仪的1-2通道。设置频率类型，正弦扫频的起、止频率后按“确认”，设置好后按“开始”，调节电压信号到875mv.频率扫频点开始移动，此时观察梁的振动情况。按压电式加速度传感器DH187，选AC方式，量程
（4）打开仪器电源，进入控制分析软件，新建一个项目，设置采样频率1K量程范围、工程单位和传感器灵敏度等参数（按压电式加速度传感器DH187，选AC方式，量程927，灵敏度系数5.394，磁
电式速度传感器610、620选SIN-DC，灵敏度系数选210mv/mm?s），然后平衡、清除零点、启动采样，在曲线显示窗口内点击鼠标右键，选择信号，选择波型1-1和1-2，选择X-Y记录仪显示方式。开始采集数据，数据同步采集显示在图形窗口内。
（5）调节DH1301 扫频信号源的输出功率，第一步使用线性扫频找出振动频率的大致值，然后利用正弦定频找出利萨如图形的频率，使屏幕上出现一直线或椭（正）圆，此时信号源显示频率即为简支梁的强迫振动的频率f。
（6）注意采集仪器在采集数据的过程中，不允许关掉仪器。
加强，在80~90Hz之间一直减弱，定出振动频率的大致值在74~85Hz之间。然后利用正弦定频仔细查找共振频率，由于频率是以0.1Hz增加的，通过手触感觉共振频率大致在79~80Hz之间。由于是通过自己的手感觉的，所以只能确定大概的值。
五、结果与讨论
（1）电源电压为110V时，梁的强迫振动的频率是多少？
实验结果测得的电压为110V时，梁的强迫振动在79~80Hz左右，由于通过人体的感觉，所以无法确定数据。
（2）振动与控制实验台由哪几部分组成？
振动与控制实验台包括：简支梁，悬臂梁，薄壁圆盘，单自由度系统，二自由度系统，多自由度系统模型，配以主动隔振，被动隔振的空气阻尼减震器，单式吸震器，复式吸震器组成。
（3）控制分析软件的使用步骤？
新建一个项目，设置采样频率1K量程范围、工程单位和传感器灵敏度等参数（按压电式加速度传感器DH187，选AC方式，量程927，灵敏度系数5.394，磁电式速度传感器610、620-1
选SIN-DC，灵敏度系数选210mv/mm?s），然后平衡、清除零点、启动采样，在曲线显示窗口内点击鼠标右键，选择信号，选择波型1-1和1-2，选择X-Y记录仪显示方式。开始采集数据，数据同步采集显示在图形窗口内。
（4）写出实验过程中扫频信号给的电压及其出现利萨如图形时的频率
第一步，使用线性扫频扫出振动频率的大致值，在75~85Hz之间。然后利用正弦定频找出共振频率大概在79~80Hz之间。
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/cb14871002.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/cb14871002.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；
simtrade实训总结
上海杉达学院 商务流程综合实训总结 单位名称：微科电子有限公司（加盖公章）姓名：陈恩娜 学院：胜祥商学院 专业：国际经济与贸易 班级： f130219 时间： 2016.11.14
工作总结历时10天的跨专业实训圆满落幕，作为国贸专业的我们参加了企业经营的模拟实训，通过这几天的实训，我也算是了解到了企业经营的基本流程和一般模式。前三天，我们基本在忙碌企业创立的事情。我们首先要做的是公司注册登记。公司注册流程共包括名称预先登记、设立登记申请书、准备申请材料、银行开户入资、验资、前置审批、报送申请材料、工商审批发照、刻制公章、开设银行帐户、办理各项登记、股东入资证明、企业机构代码、企业税务登记、企业劳动备案、社会保险登记、企业统计备案、特殊行业备案18类。我们实训时规定了公司类型为制造型企业，开始注册资金为500万元。在实训中，我们注册的公司为微科电子有限公司，地址位于上海市陆家嘴，股东为3人。申请表提交上去后，我们得到了审批，就开始了下面的企业经营规划。我们企业经营过程共分为九个相互联系又相互独立的部门。这十个部门分别为总经办、人力资源部门、物流部门、质检部门、行政部门、营销部门、生产部门、财务部门、采购部门。总经办为CEO代理，也就是我们常说的总经理，其他分别为营销总监、生产总监、物流总监、采购总监、财务总监、采购经理、人事经理、行政主管、质检经理。这九个职位分别为十一个同学完成，我作为采购部经理也参与其中。采购部的岗位职责可归纳为：依照公司生产需要及物资采购计划，全面负责公司的物料采购和供应工作；对初次进行合作的供应商进行调查了解，根据实际掌握的资料与信息做出相应的评价判定。对于符合公司要求的，方可与之开展业务往来与合作；采购工作的开展应当做到精打细算，尽力降低公司的采购成本，避免出现浪费公司资金的情况；负责对所有与公司有业务往来的供应商或供货企业进行定期的资质评价并给出明确的评价等级。针对不同的评价等级给出相应的处理意见；完成公司领导布置的其它各项工作。各岗位要各司其职，填写经营流程表，有序的完成一年的经营。
运动解剖学课程发展规划
运动解剖学课程发展规划 运动解剖学是我院的基础理论课程，由于学科的相近性及教学科研的互补性，自1954年沈阳体育学院建校伊始，运动解剖学教研室就以独立的科室建立，始终保持着自己特色的教学及科研体系，在学院的建设和发展中做出着重要贡献。 一、运动解剖学课程介绍 运动解剖学是解剖学课的主体，作为人体解剖学的一个分支，运动解剖学是在正常人体解剖学基础上研究体育运动对人体形态结构产生的影响和发展规律，探索人体机械运动与体育动作的关系，属于运动人体科学范畴最重要的一门专业基础课，目前已成为学院各学制、各专业的必修平台课程。近些年来，任课教师继承和发扬了老一代教师治学严谨、勇于探索的精神，在教学理念、教学内容、教学方法等方面进行了一系列的改革，构建了新的教学体系，制作了大量多媒体教学课件，发表了数十篇学术论文，涌现了一批高水平的科研成果，有多项研究成果获得各级奖励，有多人在学院的教学评优活动中获得各级先进称号。由于运动解剖学学科的出色成果，运动解剖学学科两次被授予学院重点学科，现为沈阳体育学院及辽宁省精品课程。 二、运动解剖学课程建设及成果 目前解剖学有专用实验室、标本陈列室、标本制作室、多媒体教室等，总面积达700平方米。用于实验、教学的标本、模型陈列于实验室内，包括全身骨骼、关节、肌肉、内脏、神经、心血管等标本及模型。另配有完整的运动解剖学挂图4套。我院的断层标本制作技术和完整的断层标本等在国内同类院校中处于领先地位，经常接待兄弟院校的同行及教辅人员参观，并给予指导和培训。教研室已经基本实现多媒体教学，并有专机上网，随时查阅国内外相关的运动解剖学教学资源。 近几年，教学研究及科研活动涉及到多门运动人体科学相关基础课程，如：系统解剖学、局部解剖学、断层解剖学、组织胚胎学、人体测量学及人体力学、人体运动学等。在运动解剖学教学中，更新内容体系、提倡个性化教育、开展问题式、讨论式、互动教学等方法，并采用现代化的多媒体教学等手段并取得了良好的教学效果。在学科带头人的带领下，教研室全体教师重点进行了素质教育的课题研究、多媒体教学课件的课题研究、实验教材建设等。为加强解剖学等课的实验教学工作，体现学科的专业特点，教研室加强了解剖学的实验教材建设，编写了多本实验教材，即《运动解剖学实验指导》和《运动解剖学实验报告》等，并应用于实验教学，取得了良好的实验教学效果，同时发表了大量的教学及科研等相关学术论文。 三、运动解剖学课程发展与规划 （一）主导思想
数据分析实验报告
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：
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
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。
simtrade外贸实务实训报告
宁波职业技术学院 外贸实务 II - 提高 实训报告 指导老师：江彬 班级：国贸3141 学生姓名：肖思洁 学号： 1426263133 日期： 2016-04-25
课程名称：外贸实务II-提高
1 实训目的及要求 1．1 1．2 2 实训内容及步骤（包含简要的实训步骤流程） 2．1 本人所扮演的角色 2．2 贸易资料及实训步骤 2．2．1 2．2．2 2．2．3 2．2．4 3 实训结果（包括实训项目的完成情况，代表性邮件，单据，程序或图表、结论陈述、核算表数据记录及分析等） 3．1 3．1．1 3．1．2 3．1．3 3．2 4 实训中遇到的问题及其解决方法 5 实训总结（包括心得体会、对SimTrade系统的评价、对自己实训效果的评价如实训收获不足及实训改进意见等） 6 实训评价
外贸实训报告 外贸实务实训体会总结，这次是项目过程的完成让我感觉很深刻。短短的32学时已经结束，静下心来回想这次操作模拟学习真是感受颇深。我们知道动手操作是大学教育中一个极为重要的实践性环节，通过实习，可以使我们在实践中接触与本专业相关的一些实际工作，培养和锻炼我们综合运用所学的基础理论、基本技能和专业知识，去独立分析和解决实际问题的能力，把理论和实践结合起来，提高我们的实际动手能力，为将来我们毕业后走上工作岗位打下一定的基础。通过这段时间的学习，从无知到认知，到深入了解，渐渐地我喜欢上这个专业，让我深刻的体会到学习的过程是最美的，在整个实习过程中，我每天都有很多的新的体会，新的想法。 回顾我的实习生活，感触是很深的，收获也是丰硕的。可以模拟出口商与非洲、中东等地方的外国商人做生意，他们在我公司下订单，我们再把订单下到厂里，从中赚取差额，或者作为进口商与出口商讨价还价，去除运费保险费等来赚取利益。当然对工厂的基本流程也有一定的了解。这次的实习经历我对外贸这个专业有了更加理性的认识和更深刻的体会。在这次是学习中，我学到了很多过去两年没有体会到的东西，这不仅仅只是上课模拟，也是一次对真实工作流程经历。 对实践的看法： 在操作过程中，根据本门课程的内容、特点，通过走出去、请进来等方式，精心组织方案。通过听、看、做使一些看起来繁杂的专业知识很快被我们理解和掌握。只有将理论联系实际，教学与实际相结合，才是培养我们能力的一种有效形式。 出口商+进口商+工厂，一共写了78封邮件。一共发布了8封广告和信息。 查了B2B里的多数产品信息。 银行汇率：欧元大多汇率为8.6402，美元大多为6.1463等。保险费：一切险（ALL RISKS）为0.8%，战争险（W AR RISKS）为0.08% 保险费计算方式为 (1)按CIF进口时：保险金额＝CIF货价×1.1 (2)按CFR进口时：保险金额＝CFR货价×1.1 / (1 - 1.1 ×r)，其中r为保险费率，请在"淘金网"的"保险费"页面查找，将所投险别的保险费率相加即可。 (3)按FOB进口时：保险金额＝(FOB货价+ 海运费)×1.1 / (1 - 1.1 ×r)，其中FOB 货价就是合同金额，海运费请在装船通知中查找，由出口商根据配舱通知填写，如果出口商填写错误，请其查看配舱通知。 实训的基本流程： 第一周完成了进口商，出口商，工厂，进口、出口地银行的基本资料。然后熟悉了下系统的基本轮廓，如B2B里面可以查询写什么，市场，海关等在哪个位置。根据老师的知道，试着去发广告与写邮件。 第二周确定角色，开始寻找有利信息，搜索信息，同业务伙伴建合作关系。 我先进行成本、费用、利润等的核算，若有盈利则进一步磋商合作，若亏损就跟对方进行讨价还价。过程为询盘——发盘——还盘——接受。 第三周之后进入交易准备阶段——交易磋商阶段——签订合同(T/T+FOB)与接收信用证（L/C+CIF）——履行合同阶段。 签订合同之后进行合同履行阶段。 首先作为出口商，与进口商进行磋商商定后确定的价格，之后跟工厂进行合作并进一步签订SALES CONFIRMATON。等工厂交货物发过来后，与工厂的业务就能完成。
运动解剖学实验指导
运动解剖学实验指导 实验一上肢骨 （一）实验内容 观察上肢各骨的位置、形态和主要表面结构特征。 （二）实验目的 1.掌握上肢各骨的位置和形态。 2.认识锁骨、肩胛骨、肱骨、尺骨和桡骨的主要表面结构特征。 3.能够在活体上触摸到上肢骨的主要体表标志。 （三）实验要求 1.课前，学生必须做好预习。 2.课上，要以学生自己动手观察为主，教师注重启发、示范、引导学生学会观察标本或模型。 3.观察标本或模型要与活体、动作相结合。 （四）实验材料 人体全身骨骼标本或模型，分离的上肢骨标本或模型。 实验二下肢骨 （一）实验内容 观察下肢各骨的位置、形态和主要表面结构特征。 （二）实验目的 1.掌握下肢各骨的位置和形态。 2.认识髋骨、股骨、胫骨、腓骨、距骨和跟骨的主要表面结构特征。 3.能在活体上触摸到下肢骨的主要体表标志。 （三）实验要求 1.课前，学生必须做好预习。 2.课上，要以学生自己动手观察为主，教师注重启发、示范、引导学生学会观察标本或模型。 3.观察标本或模型要与活体、动作相结合。 （四）实验材料 人体全身骨骼标本或模型，分离的下肢骨标本或模型。
实验三躯干骨 （一）实验内容 观察躯干各骨的位置、形态和主要表面结构特征。 （二）实验目的 1.掌握躯干各骨的位置和形态。 2.认识椎骨、胸骨、肋骨的主要表面结构特征。 3.能在活体上触摸到躯干骨的主要体表标志。 （三）实验要求 1.课前，学生必须做好预习。 2.课上，要以学生自己动手观察为主，教师注重启发、示范、引导学生学会观察标本或模型。 3.观察标本或模型要与活体、动作相结合。 （四）实验材料 人体全身骨骼标本或模型，分离的躯干骨标本或模型。 实验四上肢骨连结 （一）实验内容 观察肩关节、肘关节和腕关节的组成、结构特点和运动。 （二）实验目的 掌握肩关节、肘关节和腕关节的组成、结构特点和运动。 （三）实验要求 1.课前，学生必须做好预习。 2.课上，要以学生自己动手观察为主，教师注重启发、示范、引导学生学会观察标本或模型。 3.观察标本或模型要与活体、动作相结合。 （四）实验材料 人体全身骨骼标本或模型，肩关节标本或模型，肘关节标本或模型，腕关节标本或模型。实验五下肢骨连结
数据分析实验报告
《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？
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 国贸专业生产实习报告 随着国际贸易的日益完善，以及中国在国际贸易的地位的不断上升，我们作为未来社会的国贸人员，为了加强社会竞争力，应培养较强的国贸工作的操作能力。于是，在结束了大三的课程后,学校给了我们一个很好的实习锻炼机会，让我们模拟国际贸易实务操作，从而从中掌握国际贸易流程。 一、实习目的 ①熟悉外贸实务的具体操作流程; ②了解、巩固与深化已经学过的理论和方法; ③增强对外贸实务的感性认识; ④提高发现问题、分析问题以及解决问题的能力。 二、实习方法： 通过进入SimTrade模拟平台，进行上机模拟操作 Simtrade外贸实习平台是一个十分成功的国际贸易模拟软件，它在很大程度上解决了学生实习难的问题。学生在网上进行国际货物买卖实务的具体操作，能很快掌握进出口的成本核算、询盘、发盘与还盘等各种基本技巧；熟悉国际贸易的物流、资金流与业务流的运作方式；切身体会到国际贸易中不同当事人面临的具体工作与他们之间的互动关系；学会外贸公司利用各种方式控制成本以达到利润最大化的思路；认识供求平衡、竞争等宏观经济现象，并且能够合理地加以利用。老师通过在网站发布新闻等行为对国际贸易环境实施宏观调控，使学生在实习中充分发挥主观能动性，真正理解并吸收课堂中所学到的知识，为将来走上工作岗位打下良好基础。 三、实习遇到的问题 1、预算错误 这是开始接触Simtrade时所最容易忽略的问题。虽然老师曾多次提醒，做贸易前一定要计算好了一切费用，选好贸易术语，最后再签定合同。但我们经常做出口商的在还没有调查进口商所在地市场的情况下就先去工厂进货了。如果工厂角色也没有做好预算，草草就签订了合同，那么可能出口商和工厂都赚不到钱。在最后交易完成后，我们经常大叫“啊，这个运费怎么比我的货物数量还多啊？”“这个保险费怎么这么贵，我要赔钱了！” 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： 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 国际经济与贸易专业 外贸交易模拟实验 实验报告 学号__ _ 姓名__ _____ 班级_______ 指导老师___ _______ 实验地点 一、试验目的 在Simtrade这个虚拟贸易平台中，通过扮演不同的角色，熟练掌握各种业务技巧，了解到国际贸易的物流、资金流和业务流的运作方式，增强感性认识和社会适应能力，进一步巩固、深化已学过的理论知识，提高综合运用所学知识发现问题、解决问题的能力。 二、实习时间 本次实习时间为2011-03-01至2011-03-28，共计四周 三、试验小结 本次试验运用交易方式:①L/C+CIF②L/C+CFR③T/T+CIF④T/T+CFR⑤ D/P+FOB⑥T/T+FOB 涉及到的交易产品：①洋菇罐头( 柄及碎片)CANNED STEMS AND PIECES MUSHROOMS②甜玉米罐头CANNED SWEET CORN③荔枝罐头CANNED LITCHIS④芒果罐头CANNED MANGOES⑤名牌手提包FAMOUS-BRAND HANDBAG⑥香味蜡烛SCENTED CANDLE 四、试验遇到的问题及其解决方法 1.预算与实际支出相差较大 ?没有换算成本币 在CONTRACT111中，我的进口预算表和是实际发生额都有２+汇率的差异，原因就在于我公司注册资金为欧元，而样本中为美元，而我当初为了省时省力省脑，就全部依样画弧，没有转换成欧元导致。 ?集装箱计算的问题 在CONTRACT4442中，我出口商出口预算表海运费在计算过程中集装箱数为4，而实际确实12个集装箱，结果海运费预算和实际相差甚多，之后导致FOB 价格、利润等一系列数字有出入。 ?粗心大意 运动解剖学课程实验大纲 ?实践项目与学时分配表 .实践内容及教案要求 实验项目一：全身骨观察 实验内容： 在人体骨架上辨认出各部骨的组成、名称；根据教案内容，分辨出各散骨标本的部位；熟练掌握各骨的骨性标志。 实验教案要求： 掌握人体全身骨的组成及特点；掌握人体上肢骨、下肢骨、中轴骨的组成及各骨名称；掌握上下肢及躯干、颅主要骨的位置、形态结构及主要的骨性标志和体表标志。 主要仪器设备： 人体骨架标本（模型）、人体完整的散骨标本（模型） 实验项目二：全身骨连结观察 实验内容： 了解人体骨连结的类型；掌握关节的基本结构、辅助结构及关节的分类。观察并掌握上、下肢各关节的组成、结构、观察躯干骨和颅骨的连结。拼接各主要关节（如肩关节、肘关节、桡腕关节、髋关节、膝关节、踝关节）并根据其结构讨论运动功能。 实验教案要求： 掌握上、下肢及躯干等部位主要骨连结的结构；掌握上、下肢及躯干等部位主要骨连结 的运动。 主要仪器设备： 人体骨架标本（模型），肩、肘、腕、髋、膝、踝、手、足等关节标本（模型），脊柱、骨盆、骨关节分类模型。 实验项目三：全身骨骼肌观察 实验内容： 观察上、下肢及躯干部主要骨骼肌的位置、形态和起止点；观察上、下肢及躯干部主要骨骼肌的运动功能；演示上、下肢及躯干部主要骨骼肌力量与伸展性练习方法。 实验教案要求： 掌握上、下肢及躯干部主要骨骼肌的位置、形态和起止点及功能；掌握上、下肢及躯干 部主要骨骼肌的力量与伸展性练习方法。 主要仪器设备： 人体全身肌肉模型，上、下肢肌肉模型。 实验项目四：内脏和心血管器官观察 实验内容： 观察消化系统各主要器官的位置、形态和大体结构；观察呼吸系统各主要器官的位置、形态和大体结构；观察心的位置、形态和心腔的结构；观察体循环主要动脉的分支与分布；观察心的营养血管。 实验教案要求： 了解消化系统的组成及其各主要器官的位置、形态、结构；了解呼吸系统各器官的位置、 形态和大体结构；了解心的位置及左右、上下、前后的毗邻关系，熟悉心的位置；掌握血液循环主要途径。主要仪器设备： 消化系统模型和图片，呼吸系统模型和图片，气管及支气管树模型，左右肺模型，心脏模型和图片，全身动脉分布模型。 .考核方式及其成绩评定标准 与课程考试相结合，根据实验报告、常用解剖标志辨识、平时表现等综合评定方法进行考核。分数分配的百分比：实验报告，解剖标志辨识，实验考勤等。 运动生理学课程实验大纲 、实践项目与学时分配表 实验一 ID3算法实现 一、实验目的 通过编程实现决策树算法，信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程。加深对相关算法的理解过程。 实验类型：验证 计划课间：4学时 二、实验内容 1、分析决策树算法的实现流程； 2、分析信息增益的计算、数据子集划分、决策树的构建过程； 3、根据算法描述编程实现算法，调试运行； 4、对所给数据集进行验算，得到分析结果。 三、实验方法 算法描述： 以代表训练样本的单个结点开始建树； 若样本都在同一个类，则该结点成为树叶，并用该类标记； 否则，算法使用信息增益作为启发信息，选择能够最好地将样本分类的属性； 对测试属性的每个已知值，创建一个分支，并据此划分样本； 算法使用同样的过程，递归形成每个划分上的样本决策树 递归划分步骤，当下列条件之一成立时停止： 给定结点的所有样本属于同一类； 没有剩余属性可以进一步划分样本，在此情况下，采用多数表决进行 四、实验步骤 1、算法实现过程中需要使用的数据结构描述： Struct {int Attrib_Col; // 当前节点对应属性 int Value; // 对应边值 Tree_Node* Left_Node; // 子树 Tree_Node* Right_Node // 同层其他节点 Boolean IsLeaf; // 是否叶子节点 int ClassNo; // 对应分类标号 }Tree_Node; 2、整体算法流程 主程序： InputData(); T=Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib); OutputRule(T); 释放内存; 3、相关子函数： 3.1、 InputData() { 输入属性集大小Num_Attrib; 输入样本数Num_Record; 分配内存Data[Num_Record][Num_Attrib]; 输入样本数据Data[Num_Record][Num_Attrib]； 获取类别数C(从最后一列中得到); } 3.2、Build_ID3(Data,Record_No, Num_Attrib) { Int Class_Distribute[C]; If (Record_No==0) { return Null } N=new tree_node(); 计算Data中各类的分布情况存入Class_Distribute Temp_Num_Attrib=0; For (i=0;i 班级：B110904 学号：B11090230 姓名：徐敬伟 一、实验目的 国际贸易实务实验，是国际贸易实务理论课程之后的一个实践性环节，目的 在于把课程中所涉及的理论知识，应用到具体的贸易实务往来中，应达到的目标 包括： 1、利用SimTrade 提供的各项资源，做好交易前的准备工作。 2、学会运用网络资源宣传企业及产品。 3、使用邮件系统进行业务磋商，掌握往来函电的书写技巧。 4、掌握不同贸易术语在海运、保险方面的差异。在询盘、发盘、还盘、接 受环节的磋商过程中，灵活使用贸易术语（CIF 、CFR 、FOB ）与结算方式（L/C 、 T/T 、D/P 、D/A ） 5 6、掌握四种主要贸易术语（L/C 、T/T 、D/P 、D/A 7 8 9 10 体会国际贸易中不 出口商、进口商和工厂。出口商分别与 进口商、工厂发生交易，其中概要可归纳于下图中： 工厂资料： 1、推销。产品制造商和出口贸易商都需要积极开发市场，寻找贸易对象，可寄送业务推广函(Sale Letter)或在计算机网络、杂志、报刊上刊登产品广告来推销自己，同时可通过参加商展等途径寻找交易对手，增进贸易机会。 2、询盘。出口商收到工厂的业务推广函或看到广告后，根据自己的需要，对有意进一步洽商的工厂予以询盘，以期达成交易。 3、发盘。工厂按买主来函要求，计算报价回函给出口商。这期间可能需要 函电多次往返接洽，最后得到关于价格条款的一致意见。 4 (Contract或 以由工厂起草。 5、生产货物。签约后，工厂即着手生产货物。 6、交货。生产完成后，工厂依合同放货给出口商。 7、支付货款。工厂放货的同时，出口商支付货款，交易完成。 8、缴税。合同完成后，工厂还需到国税局就该笔合同的收益缴付税款，增值税率与综合费用费率可在"淘金网"的"其他费用"中查到，以合同金额乘之即得税款。 出口商（L/C方式下的履约流程） 1、推销。 2 根据自己的需要，对有意进一步洽商的出口商予以询盘 易。 3 4(Contract或Agreement)。注意起草与确认合同时 实验三 一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步 数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。 三、实验内容 依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。 2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。 客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 六、思考与分析 使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果Simtrade实验报告
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