《普通化学》实验报告

中国石油大学（华东）现代远程教育

实验报告

课程名称：普通化学

实验名称：电解质溶液-同离子效应

实验形式：在线模拟+现场实践

提交形式：在线提交实验报告

学生姓名：000 学号：0000000000

年级专业层次：网络春高起专

学习中心：山东菏泽学习中心（新）

提交时间：2017 年 6 月10 日

人机交互技术实验五熟悉设计管理和游戏界面设计

重庆邮电大学移通学院学生实验报告 实验名称：熟悉设计管理和游戏界面设计 专业班级：数字媒体技术 02141401 姓名：罗钧 学号： 2014210xxx 实验日期：

实验五：熟悉设计管理和游戏界面设计 一、实验目的 （1）了解和熟悉人机界面设计过程管理的相关知识； （2）了解和评价游戏软件的人机交互设计，提高自己的评价能力，提高自己对设计水平的。 二、工具/准备工作 需要准备一台带有浏览器，能够访问因特网的计算机。 三、实验内容与步骤 1.概念理解 （1）成功的用户界面开发有4个支柱，它们能够帮助用户界面架构师将好的思想转化为成功的系统。经验表明，每个支柱都能在此过程中产生数量级的加速作用，并能促进建立优秀的系统。 请简单描述这4个支柱。 用户界面需求：软件项目的成败经常取决于所有用户和实现者之间理解的精确性和完整性。如果没有适当的需求定义，那就既不能确定正在解决什么问题，也不会知道何时能够完成。拟定用户界面需求是整个需求开发和管理过程的一部分，系统需求（硬件、软件、系统性能及可靠性等）必须清楚的加以陈述，任何处理用户界面的需求（输入/输出设备、功能、界面及用户范围等）都必须指明并达成共识。一个确定用户需求的成功方法是通过用户观察，监视正在行动的真实用户的背景和环境。 指南文档和过程：指南文档应考虑以下几方面。 1.词、图标和图形 2.屏幕布局问题 3.输入与输出设备 4.动作序列 5.培训 用户界面软件工具：设计交互系统的困难之一，是客户和用户可能对新系统并没有一个清晰的想法。由于在很多情况下交互系统都是新奇的，用户可能认识不到设计决策的用意。虽然打印出来的文稿对初步体验是有帮助的，但具有活动键盘和鼠标的屏幕展示却更为真实。菜单系统的原型可能用一两条活动路径来代替为最终系统预想的数千条路径。 专家评审和可用性测试：现在，网站的设计人员认识到，在将系统交付给客户使用之前，必须对组件进行很多小的和一些大的初步试验。除了各种专家评审方法外，与目标用户一起进行的测试、调查和自动化分析工具被证明是有价值的。其过程依可用性研究的目标、预期用户数量、错误和危害程度和投资规模而变化很大。 （2）请简单描述用户界面设计所涉及的法律问题 ①隐私问题 ②安全性和可靠性

实验优化设计考试答案

第一题 考察温度对烧碱产品得率的影响，选了四种不同温度进行试验，在同一温度下进行了5次试验（三数据见下表）。希望在显着性水平为。 1.SSE的公式 2.SSA的公式 3.将表格粘贴进Excel，然后进行数据分析，勾选标于第一行，显示在下面 P=，远小于，所以是显着的 “方差分析” “响应C1C2C3C4” “选单因素未重叠” 4.打开Minitab，复制表格， “统计” 点击“比较”勾选第一个，确定 结果:工作表3 单因子方差分析:60度,65度,70度,75度 来源自由度SSMSFP 因子误差合计 S==%R-Sq（调整）=% 平均值（基于合并标准差）的单组95%置信区间 水平N平均值标准差------+---------+---------+---------+--- 60度度度度合并标准差= Tukey95%同时置信区间 所有配对比较 单组置信水平=% 60度减自: 下限中心上限------+---------+---------+---------+--- 65度度度度减自: 下限中心上限------+---------+---------+---------+--- 70度度度减自: 下限中心上限------+---------+---------+---------+--- 75度获得结果，区间相交包含的不明显，反之明显 第二题 为研究线路板焊点拉拔力与烘烤温度、烘烤时间和焊剂量之间关系。从生产过程中收集20批数据，见下表: 1.将表格粘贴进Minitab，然后“统计”“回归”“回归”“响应，变量”“图形，四 合一” 2.P小于，显着 4.残差分析 第三题 钢片在镀锌前需要用酸洗方法除锈， 为提高除锈效率，缩短酸洗时间，需 要寻找好的工艺参数。现在试验中考 察如下因子与水平：

模式识别第二次上机实验报告

北京科技大学计算机与通信工程学院 模式分类第二次上机实验报告 姓名：XXXXXX 学号：00000000 班级：电信11 时间：2014-04-16

一、实验目的 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 二、实验内容 2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为： label index1:value1 index2:value2 ... 其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标值。（我主要要用到回归） Index是从1开始的自然数，value是每一维的特征值。 该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成，也可以使用网络上的FormatDataLibsvm.xls来完成。FormatDataLibsvm.xls使用说明： 先将数据按照下列格式存放（注意label放最后面）： value1 value2 label value1 value2 label 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格，接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。 3.对数据进行归一化。 该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exe Svm-scale用法： 用法：svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename （缺省值：lower = -1，upper = 1，没有对y进行缩放）其中，-l：数据下限标记；lower：缩放后数据下限；-u：数据上限标记；upper：缩放后数据上限；-y：是否对目标值同时进行缩放；y_lower为下限值，y_upper为上限值；（回归需要对目标进行缩放，因此该参数可以设定为–y -1 1 ）-s save_filename：表示将缩放的规则保存为文件save_filename；-r restore_filename：表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放；filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。缩放规则文件可以用文本浏览器打开，看到其格式为： y lower upper min max x lower upper index1 min1 max1 index2 min2 max2 其中的lower 与upper 与使用时所设置的lower 与upper 含义相同；index 表示特征序号；min 转换前该特征的最小值；max 转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出，当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为： （Value-lower）*（max-min）/(upper - lower)+lower 其中value为归一化后的值，其他参数与前面介绍的相同。 建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化，然后再将归一化结果分成训练集和测试集。 4.训练数据，生成模型。 用法：svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中，options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示-s svm类型：设置SVM 类型，默

【精品实验报告】软件体系结构设计模式实验报告

【精品实验报告】软件体系结构设计模式实验报告软件体系结构 设计模式实验报告 学生姓名: 所在学院: 学生学号: 学生班级: 指导老师: 完成日期: 一、实验目的 熟练使用PowerDesigner和任意一种面向对象编程语言实现几种常见的设计模式，包括组合模式、外观模式、代理模式、观察者模式和策略模式，理解每一种设计模式的模式动机，掌握模式结构，学习如何使用代码实现这些模式，并学会分析这些模式的使用效果。 二、实验内容 使用PowerDesigner和任意一种面向对象编程语言实现组合模式、外观模式、代理模式、观察者模式和策略模式，包括根据实例绘制模式结构图、编写模式实例实现代码，运行并测试模式实例代码。 (1) 组合模式 使用组合模式设计一个杀毒软件(AntiVirus)的框架，该软件既可以对某个文件夹(Folder)杀毒，也可以对某个指定的文件(File)进行杀毒，文件种类包括文本文件TextFile、图片文件ImageFile、视频文件VideoFile。绘制类图并编程模拟实现。 (2) 组合模式 某教育机构组织结构如下图所示: 北京总部 教务办公室湖南分校行政办公室 教务办公室长沙教学点湘潭教学点行政办公室

教务办公室行政办公室教务办公室行政办公室 在该教育机构的OA系统中可以给各级办公室下发公文，现采用 组合模式设计该机构的组织结构，绘制相应的类图并编程模拟实现，在客户端代码中模拟下发公文。(注:可以定义一个办公室类为抽象叶子构件类，再将教务办公室和行政办公室作为其子类;可以定义一个教学机构类为抽象容器构件类，将总部、分校和教学点作为其子类。) (3) 外观模式 某系统需要提供一个文件加密模块，加密流程包括三个操作，分别是读取源文件、加密、保存加密之后的文件。读取文件和保存文件使用流来实现，这三个操作相对独立，其业务代码封装在三个不同的类中。现在需要提供一个统一的加密外观类，用户可以直接使用该加密外观类完成文件的读取、加密和保存三个操作，而不需要与每一个类进行交互，使用外观模式设计该加密模块，要求编程模拟实现。参考类图如下: reader = new FileReader();EncryptFacadecipher = new CipherMachine();writer = new FileWriter();-reader: FileReader-cipher: CipherMachine-writer: FileWriter +EncryptFacade () +fileEncrypt (String fileNameSrc,: voidString plainStr=reader.read(fileNameSrc); String fileNameDes)String

试验优化设计与分析(教材)

试验优化设计与分析(教材) 成果总结 成果完成人：任露泉，丛茜，杨印生，李建桥，佟金成果完成单位：吉林大学 推荐等级建议：二等奖

1.立项背景 在现代社会实现过程和目标的最优化，已成为解决科学研究、工程设计、生产管理以及其他方面实际问题的一项重要原则。试验优化技术因其具有设计灵活、计算简便、试验次数少、优化成果多、可靠性高、适用面广等特点，已成为现代设计方法中一个先进的设计方法，成为发达国家企业界人士、工程技术人员、研究人员和管理人员的必备技术，它对于创造利润和提高生产率起着巨大的作用。因此在我国为了赶超世界先进水平，促进科研、生产和管理事业的发展，编著相关教材，大力推广与应用试验优化技术，不仅具有普遍的实际意义，也具有一定的迫切性。 20世纪80年代初，鉴于国民经济建设实践和科学技术研究中对试验优化技术的广泛需求，为推动教学改革、提高教学质量，任露泉教授对试验优化理论与技术进行了深入系统研究，为本科生开设了“试验设计”课程，为研究生开设了“试验优化技术”课程，并于1987年由机械工业出版社出版了教材《试验优化技术》，产生了很高的学术与技术影响。 2001年任露泉教授在《试验优化技术》一书的基础上编著了《试验优化设计与分析》教材，由吉林科技出版社出版发行。该教材是对1987年出版的《试验优化技术》的修改、补充和发展。作者根据对试验优化的教学和科研应用的多年实践与体会，为适应读者学习与使用的实际需要，调整修改了原书中的部分内容和一些方法的设计程式；补充了一些试验优化设计的新方法、新技术；增添了试验优化的一些最新应用实例；并增加了试验优化分析一篇。 本教材2001年获吉林省长白山优秀图书一等奖，2002年被遴选为教育部全国研究生教学用书，再次出版发行，2004年获吉林省教学成果一等奖。 2.教材内容 本教材万字，共分三篇二十一章。第一篇试验设计，除正交设计、干扰控制设计与数据处理等常用技术外,还介绍SN比设计、均匀设计、广义设计、调优运算及稳健设计等正交试验设计技术的拓广应用和现代发展的最新方法；第二篇回归设计，除各种回归的正交设计、旋转设计、饱和设计、多项式设计、还介绍多次变换设计、交互作用搜索设计、混料设计以及D-最优设计等回归设计技术的进一步完善与最新应用技术；在第三篇试验优化技术分析中,介绍了试验数据处理过程中经常遇到的难题及其解决办法，数据分析的最新研究成果及其应用实例。例如：有偏估计、PPR分析、探索性数据分析等；此外还介绍了试验优化的常用统计软件。 3.教材特点

模式识别实验报告

模式识别实验报告

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

实验报告 实验课程名称：模式识别 姓名：王宇班级： 20110813 学号： 2011081325 实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩 图像的贝叶斯分类 K均值聚类算法 神经网络模式识别 平均成绩 折合成绩 注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 2014年 6月

实验一、 图像的贝叶斯分类 一、实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。 二、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 三、实验原理 概念： 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。 最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知，就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声，上述分类问题可以使用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数，1P 与2P 分别表示两类的先验概率，则图像的混合概率密度函数可用下式表示为

人机交互实验报告及实验结果

中北大学软件学院 实验报告 专业软件工程 课程名称人机交互 学号 姓名 辅导教师何志英成绩 实验日期2012/3/13实验时间19:00-22:00

1实验名称 试验一：最新人机交互技术 2、实验目的 了解最新人机交互的研究内容 3、实验内容 通过网络查询最新人机交互相关知识。 (1)在百度中找到“最新人机交互视频”的相关网页，查看视频。 (2)什么是Kinect技术。 (3)人机交互技术在各个领域的应用。 4、测试及结果 (1)已在百度中查看“最新人机交互视频”的相关网页。 (2)Kinect是微软在2010年6月14日对XBOX360体感周边外设正式发布的名字。 (3)人机交互技术已成为解决医疗、教育、科研、环保等各类重大社会问题不可或缺的重要工具 5、心得 通过此实验，我了解人机交互技术在社会各个行业的重大作用。辅导教师何志英成绩 实验日期2012/3/13实验时间19:00-22:00 1、实验名称 实验二：立体视觉 2、实验目的 掌握立体视觉的原理

3、实验要求 通过网络查询立体视觉相关知识。 (1)在虚拟环境是如何实现立体视觉？ (2)3D和4D电影的工作原理。 4、测试及结果 (1)实物虚化的视觉跟踪技术使用从视频摄像机到x-y平面阵列，周围光或者跟踪光在图像投影平面不同时刻和不同位置上的投影，计算被跟踪对象的位置和方向。 视点感应必须与显示技术相结合，采用多种定位方法（眼罩定位、头盔显示、遥视技术和基于眼肌的感应技术）可确定用户在某一时刻的视线。例如将视点检测和感应技术集成到头盔显示系统中，飞行员仅靠“注视”就可在某些非常时期操纵虚拟开关或进行飞行控制 (2) 4D电影是在3D立体电影的基础上加环境特效模拟仿真而组成的新型影视产品。所谓4D电影，也叫四维电影；即三维的立体电影和周围环境模拟组成四维环境。观众在看立体电影时，顺着影视内容的变化，可实时感受到风暴、雷电、下雨、撞击、喷洒水雾、拍腿等身边所发生与立体影象对应的事件,4D的座椅是具有喷水、喷气、振动、扫腿等功能的，以气动为动力的。环境模拟仿真是指影院内安装有下雪、下雨、闪电、烟雾等特效设备，营造一种与影片内容相一致的环境。 5、心得 通过本次试验，我明白了立体视觉以及3D、4D电影的工作原理。

设计模式实验报告

实验一单例模式的应用 1 实验目的 1) 掌握单例模式（Singleton）的特点 2) 分析具体问题，使用单例模式进行设计。 2 实验内容和要求 很多应用项目都有配置文件，这些配置文件里面定义一些应用需要的参数数据。 通常客户端使用这个类是通过new一个AppConfig的实例来得到一个操作配置文件内容的对象。如果在系统运行中，有很多地方都需要使用配置文件的内容，系统中会同时存在多份配置文件的内容，这会严重浪费内存资源。 事实上，对于AppConfig类，在运行期间，只需要一个对象实例就够了。那么应该怎么实现呢？用C#控制台应用程序实现该单例模式。绘制该模式的UML 图。 3 实验代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace AppConfig { publicclass Singleton { privatestatic Singleton instance; private Singleton() {

} publicstatic Singleton GetInstance() { if (instance == null) { instance = new Singleton(); } return instance; } } class Program { staticvoid Main(string[] args) { Singleton singletonOne = Singleton.GetInstance(); Singleton singletonTwo = Singleton.GetInstance(); if (singletonOne.Equals(singletonTwo)) { Console.WriteLine("singletonOne 和 singletonTwo 代表的是同一个实例"); } else { Console.WriteLine("singletonOne 和 singletonTwo 代表的是不同实例"); } Console.ReadKey(); } } } 4 实验结果

实验优化设计考试答案精选文档

实验优化设计考试答案 精选文档 TTMS system office room 【TTMS16H-TTMS2A-TTMS8Q8-

第一题 考察温度对烧碱产品得率的影响，选了四种不同温度进行试验，在同一温度下进行了5次试验（三数据见下表）。希望在显着性水平为。 1.SSE的公式 2.SSA的公式 3.将表格粘贴进Excel，然后进行数据分析，勾选标于第一行，显示在下面 P=，远小于，所以是显着 的 4.打开Minitab，复制表 格，“统计”“方差分 析”“选单因素未重 叠”“响应 C1C2C3C4” 点击“比较”勾选第一 个，确定 结果: 工作表 3 单因子方差分析: 60度, 65度, 70度, 75度 来源自由度 SS MS F P 因子 3

误差 16 合计 19 S = R-Sq = % R-Sq（调整） = % 平均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间水平 N 平均值标准差 ------+---------+---------+---------+--- 60度 5 (------*------) 65度 5 (------*------) 70度 5 (------*------) 75度 5 (------*------) ------+---------+---------+---------+--- 合并标准差 = Tukey 95% 同时置信区间 所有配对比较 单组置信水平 = % 60度减自: 下限中心上限 ------+---------+---------+---------+--- 65度 (------*------) 70度 (------*-----) 75度 (------*------) ------+---------+---------+---------+--- 65度减自: 下限中心上限 ------+---------+---------+---------+--- 70度 (------*-----) 75度 (------*------) ------+---------+---------+---------+--- 70度减自:

软件设计模式与软件体系结构实验报告

《软件体系结构》大作业（1） 学院：软件学院 课程名称：软件体系结构 专业班级： 学生姓名：学号： 学生姓名：学号： 指导教师： 完成时间：年月日 评分表 1、叙述各小组成员完成本题目的分工协作情况。 小组中的每个成员都先理解题目要求及涉及的设计模式，并一起完成代码编写。另外，组长负责文档制作。 2、评分表 序号姓名评分是否组长 1 2 作业正文需要包括以下内容： 1、作业题目内容的详细描述。 2、完成本题目所采用的软件设计模式名称及画出相应的类图，或者是所采用的 软件体系结构名称及画出相应的体系结构图。

3、画出完成本题目所设计程序的设计类图；如还有其他图，也一并画出。 4、完成本题目所设计的程序代码。 5、程序运行的典型界面截图

1、作业题目内容的详细描述。 【作业2.1-1】例2.3为使用工厂方法模式设计的汽车保险管理应用程序实例。现在需要 扩展例2.3的设计图，添加一个名为LuxuryCarInsurance的类，并且需要编写此类和其他需要添加的类的代码，详细要求参见光盘的相应作业部分。 【作业2.1-1】在例2.4中，设计并且实现了豪华（Super）和中等（Medium）别墅（House）与公寓（Condo）的查询。要求在该设计的基础上，增加一个新的类SemiDetacher（半独立式楼宇），并且编写代码，实现相应的查询功能，详细要求参见光盘的相应作业部分。 2、完成本题目所采用的软件设计模式名称及画出相应的类图，或者是所采用的软件体系结构名称及画出相应的体系结构图。 【作业2.1-1】采用的是工厂方法模式 【作业2.1-2】采用的是抽象方法模式

人机交互实验报告

实验一： 实验名称最新人机交互技术 实验目的了解最新人机交互的研究内容。 实验内容通过网络查询最新人机交互相关知识。 1、在百度中找到“最新人机交互视频”的相关网页，查看视频。 2、什么是eTable 。 3、人机交互技术在各个领域的应用。 实验二： 实验名称立体视觉 实验目的掌握立体视觉的原理。 实验内容通过网络查询立体视觉相关知识。 1、在虚拟环境是如何实现立体视觉？ 2、3D和4D电影的工作原理。 实验三： 实验名称交互设备 实验目的掌握常用的交互设备的工作原理如键盘、鼠标、显示器、扫描仪。 实验内容通过网络查询人机交互设备相关知识。 1、重点查找液晶显示器和扫描仪的工作原理和方法 2、什么是数字纸？工作原理是什么？ 实验四： 实验名称虚拟现实系统中的交互设备 实验目的掌握虚拟现实系统中人机交互设备的工作原理和方法。 实验内容通过网络查询人机交互设备相关知识。重点查找虚拟现实中使用的交互设备和较新的交互设备的工作原理和方法，如：数据手套、三维鼠标、空间跟踪定位器、触觉和力反馈器、头盔式显示器等。（实验报告中写出3种以上） 实验五： 实验名称人机交互界面表示模型 实验目的掌握人机交互界面表示模型中的GOMS、LOTOS和UAN的方法。 实验内容1、简述GOMS和LOTOS表示模型的方法。 2、结合GOMS和LOTOS对任务“中国象棋对弈”进行描述。 3、UAN描述“文件拖入垃圾箱”。 实验六： 实验名称WEB界面设计 实验目的掌握WEB界面设计的原则，了解页面内容、风格、布局、色彩设计的方法。

实验内容1、找到三种类型的网站：旅游景区、购物网站、政府部门网站，每种类型找三个以上网站，总结功能、布局、风格、色彩设计有什么相同和不同。 实验七： 实验名称移动界面设计 实验目的掌握移动界面设计的原则。 实验内容比较移动界面设计与WEB界面设计有什么相同和不同。 实验八： 实验名称可用性分析与评估 实验目的掌握可用性分析与评估的方法。 实验内容对某个网上银行进行可用性分析与评估（银行自定）。 辅导教师成绩

设计模式实验报告

计算机科学与技术学院 实验报告 课程名称：软件设计模式 专业：计算机科学与技术班级：班 学号： 姓名：

实验一单例模式的应用 1 实验目的 1) 掌握单例模式（Singleton）的特点 2) 分析具体问题，使用单例模式进行设计。 2 实验内容和要求 很多应用项目都有配置文件，这些配置文件里面定义一些应用需要的参数数据。 通常客户端使用这个类是通过new一个AppConfig的实例来得到一个操作配置文件内容的对象。如果在系统运行中，有很多地方都需要使用配置文件的内容，系统中会同时存在多份配置文件的内容，这会严重浪费内存资源。 事实上，对于AppConfig类，在运行期间，只需要一个对象实例就够了。那么应该怎么实现呢？用C#控制台应用程序实现该单例模式。绘制该模式的UML图。 [代码截图]： namespace实验一_单例模式_ { class Program { static void Main(string[] args) { AppConfig appc1 = AppConfig.GetAppConfig(); AppConfig appc2 = AppConfig.GetAppConfig(); appc1.SetParameterA("hello"); appc2.SetParameterA("hi"); if (appc1.Equals(appc2)){ Console.WriteLine("appc1 和 appc2 代表的是同一个实例"); } else{ Console.WriteLine("appc1 和 appc2 代表的是不同实例"); } Console.WriteLine(appc1.GetParameterA()); Console.WriteLine(appc2.GetParameterA()); Console.ReadKey();

模式识别实验报告(一二)

信息与通信工程学院 模式识别实验报告 班级： 姓名： 学号： 日期：2011年12月

实验一、Bayes 分类器设计 一、实验目的： 1.对模式识别有一个初步的理解 2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识 3.理解二类分类器的设计原理 二、实验条件： matlab 软件 三、实验原理： 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： 1)在已知 ) (i P ω， ) (i X P ω，i=1,…，c 及给出待识别的X 的情况下，根据贝叶斯公式计 算出后验概率： ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…，x 2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…，a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a 3)对(2)中得到的a 个条件风险值) (X a R i ,i=1,…，a 进行比较，找出使其条件风险最小的 决策k a ，即()() 1,min k i i a R a x R a x == 则 k a 就是最小风险贝叶斯决策。 四、实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常（1ω）和非正常（2ω）两类先验概率分别为 正常状态：P （1ω）=； 异常状态：P （2ω）=。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为x ： 已知先验概率是的曲线如下图：

)|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为（-2，）（2,4）试对观察的结果 进行分类。 五、实验步骤： 1.用matlab 完成分类器的设计，说明文字程序相应语句，子程序有调用过程。 2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3.最小风险贝叶斯决策，决策表如下： 结果,并比较两个结果。 六、实验代码 1.最小错误率贝叶斯决策 x=[ ] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2; m=numel(x); %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵

人机交互实验报告

中北大学软件学院实验报告 专业：软件工程 方向：电子商务 课程名称：人机交互基础教程 班级：1021010C01 学号： 姓名： 辅导教师：李玉蓉 2012年2月制

成绩： 实验时间年月日时至时学时数 1.实验名称 最新人机交互技术 2.实验目的 了解最新人机交互的研究内容 3.实验内容 通过网络查询最新人机交互相关知识。 1、在百度中找到“最新人机交互视频”的相关网页，查看视频。 2、什么是eTable 。 3、人机交互技术在各个领域的应用 4. 实验原理及流程图

成绩： 5.实验过程或源代码 Etable是一种多功能电脑桌，集时尚、实用、经济于一“桌”，无论是居家卧室，还是出差旅途，都可以提供一个舒适、惬意的网上时光，部件有：多角度调节桌面、2个风扇、1个USB插口、1个活动USB插头、鼠标垫、桌腿可调节长度。 人机交互技术的发展极大地促进了计算机的快速发展和普及，已经在制造业、教育、娱乐、军事和日常生活等领域得到 广泛应用。在制造业用于产品设计、装配仿真等各个环节；在 教育中用于研发沉浸式的虚拟世界系统，供学者学习；在军事 方面头显示器等的出现给军事训练提供了极大地方便；在娱乐 中3d和4d电影的拍摄都应用到此技术；体育方面用于体育训 练和报道等；生活中，触屏手机，人脸识别技术等都用到人机 交互技术。 6.实验结论及心得 通过在网上查阅有关近期最新人机交互的视频和网页，我对人机交互的发展及在各方面的应用有了初步了解和认识

实验时间年月日时至时学时数1.实验名称 立体视觉 2.实验目的 掌握立体视觉的原理 3.实验内容 通过网络查询立体视觉相关知识。 1. 在虚拟环境是如何实现立体视觉？ 2. 3D和4D电影的工作原理。 4.实验原理及流程图

设计模式实验报告-建造者模式

建造者模式 建造者 建造者设计模式定义了处理其他对象的复杂构建的对象设计。 问题：创建复杂对象时候，构造函数的创建会涉及通用体系结构判定。某些编程人员认为任何构造函数都应当执行适当的逻辑以创建整个对象。另外一些编程人员则认识到将某些逻辑分解入其他方法才是有意义的。采用后一种样式设计的构造函数基本上是一系列请求实例化的方法。上述两种解决方案都不是特别灵活。事实上，它们根本就是错误的解决方案。 解决方案：我们可以基于一组业务逻辑的结果来构造对象。在示例中，对象只有特定的部分必须被创建。如果完全定义对象的所有部分，那么可能导致完全预见不能的结果。 多个方法调用的复杂性问题在使用之处似乎并非太严重，但该复杂性却是缓慢增长的。如果需要经常调用这些方法，那么就应当创建一个Builder对象。 UML MyObject MyObjectBuilder -MyObject:MyObect +complexFunctionA() +createInstanceOfMyObject() +complexFunctionB() +buideMyObject(configurationOptions) +getBuiltMyObject() *MyObject类具有能够完全实现对象构造的两个方法。为了具有完整的Myobject对象，需要执行complexFunctionA()和complexFunctionB()方法。 * MyObjectBuilder类包含一个名为createInstanceOfMyObject()的方法。这个类负责创建Myobject类的一个简单实例。需要注意没有用于进一步构造的配置选项。这个类还存储MyObjectBuilder类创建的实例中的私有实例。 *buildMyObject（）方法接受参数configurationOption。这个方法用于调用在MyObjectBuilder 对象中存储的MyObject对象的complexFunctionA()和complexFunctionB()方法。 *getBuildObject（）方法返回MyObjectBuilder对象内部Myobject对象的私有实例，该实例既是完整的，也是正常构建的。 示例代码演示： _type=$type; } public function setSize($size) {

模式识别实验报告

实验一Bayes 分类器设计 本实验旨在让同学对模式识别有一个初步的理解，能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识，理解二类分类器的设计原理。 1实验原理 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： (1)在已知)(i P ω，)(i X P ω，i=1,…，c 及给出待识别的X 的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率： ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…，x (2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…，a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a (3)对(2)中得到的a 个条件风险值)(X a R i ,i=1,…，a 进行比较，找出使其条件风险最小的决策k a ，即 则k a 就是最小风险贝叶斯决策。 2实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常（1ω）和非正常（2ω）两类先验概率分别为 正常状态：P （1ω）=0.9； 异常状态：P （2ω）=0.1。

现有一系列待观察的细胞，其观察值为x ： -3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 已知类条件概率密度曲线如下图： )|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为（-2，0.25）（2,4）试对观察的结果进 行分类。 3 实验要求 1) 用matlab 完成分类器的设计，要求程序相应语句有说明文字。 2) 根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3) 如果是最小风险贝叶斯决策，决策表如下：

试验优化设计名词解释

1根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。 2 总体中的一个研究单位称为个体； 3含有有限个个体的总体称为有限总体；包含无限多个个体的总体叫无限总体； 4依据一定方法从总体中抽取的部分个体组成的集合称为总体的一个样本，通过样本来推断总体是统计分析的基本特点。 5通过样本来推断总体有很大的可靠性但有一定的错误率这是统计分析的又一特点。 由总体计算的特征数叫参数，常用希腊字母表示参数，例如用μ表示总体平均数，用σ表示总体标准差 6由样本计算的特征数叫统计量。常用拉丁字母表示统计量，例如用表示样本平均数，用s表示样本标准差。 7总体参数由相应的统计量来估计，例如用估计μ，用s估计σ等。 8系统误差影响试验的准确性。一般来说，只要试验工作做得精细，系统误差容易克服。9频率：在n次同一种试验中，事件A出现了f次，则比值f/n称为事件A在n次试验中出现的频率。概率：大量重复该试验，事件A出现的频率f/n逐渐稳定或接近于某一定值P，则称P为事件A出现的概率，记作P（A）=P。 10正确地进行试验数据资料的分类是统计资料整理的前提。在调查或试验中，由观察、测量所得的数据资料按其性质的不同，一般可以分为数量性状资料和质量性状资料 11数量性状(quantitative character)是指能够以测量、计量或计数的方式表示其特征的性状。观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料 12 数量性状资料的获得有测量和计数两种方式，因而数量性状资料又分为计量资料和计数资料两种。计量资料也称为连续性变异资料。 13计数资料：指用计数方式获得的数量性状资料该类资料也称为不连续性变异资料或间断性变异资料。13质量性状(qualitative character)是指能观察到而不能直接测量的，只能用文字来描述其特征的性状，如食品颜色、风味等等。其方法有以下两种：统计次数法和评分法 14统计次数法：在一定的总体或样本中，根据某一质量性状的类别统计其次数，以次数作为质量性状的数据。例如，苹果中全红果个数与半红果个数。由质量性状数量化而得来的资料又叫次数资料。评分法：对某一质量性状，因其类别不同，分别给予评分。例如，分析面包的质量，可以按照国际面包评分细则进行打分，综合评价面包质量。新产品开发中的评价打分等等。 15数据资料的检查与核对：目的：在于确保原始资料的完整性和正确性。所谓完整性是指原始资料无遗缺或重复。所谓正确性是指原始资料的测量和记载无差错或未进行不合理的归并。连续性资料的整理，需要先确定全距、组数、组距、组中值及组限，然后将全部观测值计数归组。 16数据资料的特征数分平均数与变异数。 17反映资料集中性的量是平均数，平均数是统计学中最常用的统计量，用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置。平均数主要包括有：算术平均数、中位数、众数、几何平均数、）调和平均数。 18随机变量X也可分为离散型随机变量（间断性随机变量）和连续性随机变量 统计量的概率分布称为抽样分布。 19统计假设检验的基本原理：首先假设该表面效应是由误差引起，在此假设下构造合适的统计量，并由该统计量的抽样分布来估计样本统计量的概率，根据概率值的大小做出接受或否定假设的推断。 20统计假设检验的步骤：1做出统计假设2构造合适的统计量3确定显著水平，查临界值

模式识别实验报告_2

模式识别理论与方法 课程作业实验报告 实验名称：Generating Pattern Classes 实验编号：Proj01-01 规定提交日期：2012年3月16日 实际提交日期：2012年3月13日 摘要： 在熟悉Matlab中相关产生随机数和随机向量的函数基础上，重点就多元(维)高斯分布情况进行了本次实验研究：以mvnrnd()函数为核心，由浅入深、由简到难地逐步实现了获得N 个d维c类模式集，并将任意指定的两个维数、按类分不同颜色进行二维投影绘图展示。 技术论述：

1，用矩阵表征各均值、协方差2，多维正态分布函数： 实验结果讨论：

从实验的过程和结果来看，进一步熟悉了多维高斯分布函数的性质和使用，基本达到了预期目的。 实验结果： 图形部分： 图1集合中的任意指定两个维度投影散点图形

图2集合中的任意指定两个维度投影散点图形，每类一种颜色 数据部分： Fa= 9.6483 5.5074 2.4839 5.72087.2769 4.8807 9.1065 4.1758 1.5420 6.1500 6.2567 4.1387 10.0206 3.5897 2.6956 6.1500 6.9009 4.0248 10.1862 5.2959 3.1518 5.22877.1401 3.1974 10.4976 4.9501 1.4253 5.58257.4102 4.9474 11.3841 4.5128 2.0714 5.90068.2228 4.4821 9.6409 5.43540.9810 6.2676 6.9863 4.2530 8.8512 5.2401 2.7416 6.5095 6.1853 4.8751 9.8849 5.8766 3.3881 5.7879 6.7070 6.6132 10.6845 4.8772 3.4440 6.0758 6.6633 3.5381 8.7478 3.3923 2.4628 6.1352 6.9258 3.3907

哈尔滨工程大学模式识别实验报告

实验报告实验课程名称：模式识别 姓名：班级：学号：

注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 ; 2015年4月 实验1 图像的贝叶斯分类 实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。 实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB ( 实验原理 基本原理 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。此过程中，确定阈值是分割的关键。

对一般的图像进行分割处理通常对图像的灰度分布有一定的假设，或者说是基于一定的图像模型。最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知，就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声，上述分类问题可用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数，1P 与2P 分别表示两类的先验概率，则图像的混合概率密度函数用下式表示 1122()()()p x P p x P p x =+ 式中1p 和2p 分别为 … 212 1()21()x p x μσ--= 222 2()22()x p x μσ-- = 121P P += 1σ、2σ是针对背景和目标两类区域灰度均值1μ与2μ的标准差。若假定目标的灰度较亮，