本系統(tǒng)采用A. 系統(tǒng)需求分析報告(設(shè)計方法/數(shù)據(jù)流圖/數(shù)據(jù)字典) B. 數(shù)據(jù)庫的信息要求報告（E—R圖及關(guān)系數(shù)據(jù)模型） C. 數(shù)據(jù)庫的操作和應(yīng)用要求報告（模塊結(jié)構(gòu)圖<概念結(jié)構(gòu)設(shè)計及邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計>） D. 調(diào)試中出現(xiàn)的問題及解決方法（物理設(shè)計,調(diào)試及運行，維護(hù)） E. 訪問數(shù)據(jù)庫的方式(ODBC,
上傳時間： 2013-12-27
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學(xué)生論文在線管理系統(tǒng) 采用B/S模型 學(xué)生可以從瀏覽器中提交 瀏覽論文
標(biāo)簽： 論文 管理系統(tǒng) 模型 瀏覽器
上傳時間： 2014-01-08
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inside the c++ object model.深入c++對象模型。鼎鼎大名的Stanley B. Lippman 寫的。搞c++編程的能不看嗎？
標(biāo)簽： B. Stanley Lippman inside
上傳時間： 2013-12-22
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一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數(shù)存放均與此相同（多元線性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預(yù)測函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測結(jié)果 public override double computeR2() 計算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標(biāo)簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時間： 2015-11-25
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雙曲線回歸方程 HyperbolaRegress.cs 注意！該模型要求a與b的值要大于0！使用該模型時應(yīng)注意驗證這個限制條件。我在實現(xiàn)模型時未加入任何出錯流程控制。X不能為0。 方程模型為 public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預(yù)測函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測結(jié)果。 public override double computeR2()
標(biāo)簽： HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時間： 2014-11-30
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對數(shù)回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數(shù)數(shù)組，存放順序與模型系數(shù)相反，即該數(shù)組中系數(shù)的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預(yù)測函數(shù)，根據(jù)模型得到預(yù)測結(jié)果。 public override double computeR2() 計算相關(guān)系數(shù)（決定系數(shù)），系數(shù)越接近1，數(shù)據(jù)越滿足該模型。
標(biāo)簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時間： 2014-01-23
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電網(wǎng)月度（年度）檢修計劃圖示化智能分析 技術(shù)報告。系統(tǒng)設(shè)計了通過B/S模型IE瀏覽器登陸系統(tǒng)網(wǎng)站上報檢修計劃，二級單位主任直接通過網(wǎng)頁審批檢修計劃，實現(xiàn)了上報計劃流程的網(wǎng)絡(luò)化。
上傳時間： 2014-10-31
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給出Henon的模型x(i+1)=1+y(i)-a*x(i)^2 y(i+1)=b*x(i)
上傳時間： 2013-12-18
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基于換乘次數(shù)優(yōu)先的公交路線選擇模型 2007年B題論文
上傳時間： 2016-10-03
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停車誘導(dǎo)系統(tǒng)中車位預(yù)測模型的研究 摘 要 研究城市停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的停車車位占有率預(yù)測問題。首先提出墓于B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車位占有預(yù)測模型， 同時將自適應(yīng) 學(xué)習(xí)速率調(diào)整法和加入動量項方法用于改善基本B P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 優(yōu)化了學(xué)習(xí)速率， 減少了訓(xùn)練過程的震蕩趨勢， 改善了網(wǎng)絡(luò)的收效 隆。以此為基礎(chǔ)實現(xiàn)了停車位的智能預(yù)測 0最后， 進(jìn)行了多種方法比對實驗
標(biāo)簽： 停車誘導(dǎo) 預(yù)測模型 城市
上傳時間： 2013-12-17
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