基于R语言在数据的图表展示中的应用

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基于PLC在数控机床中的应用

作者：沈涛 蒋世应 王振华 刘勇 来源：《科技风》2017年第08期

摘 要：如今PLC在工业控制中应用的非常广泛，比如数控机床等。文中介绍了PLC在数控机床中如何应用，PLC与CNC系统及机床间的信息交换、PLC在数控机床中的工作流程、PLC在数控机床中的控制功能。 关键词：PLC；数控机床

PLC可编程逻辑控制器，它是一种数字运算系统，专门为工业生产的应用而设计的。它主要采用可编程序的存储器，进行顺序控制和逻辑运算等用户操作的指令，通过模拟或数字输入、输出以控制各种机械的动作过程或生产的过程。是工业生产中自动控制的核心。 1 PLC在CNC系统中的应用方式

PLC在CNC系统中的应用方式主要有两种：一种是集成式，一种是外装式。集成式的PLC也称为内装式的PLC，集成式的PLC在设计的时候就将PLC于NC系统一起考虑，它们之间通过内部总线来实现信号的传递，因此这种方式的交换速度很高，信息通道也很宽。对于CPU来说，他们可以共用也可以单独使用。它们的结合是从硬件和软件整体上来

遗传算法属于人工智能的算法,但是其经过改进可以用来进行数据的挖掘

维普资讯

遗传算法在数据挖掘中的应用李康顺 1,李元香， 2 3滕冲王玲玲 (武汉大学软件工程国家重点实验室，武汉 4 0 7 ) 30 2 (西理工大学信息工程学院，江江西 3 10 ) 4 0 0

(武汉大学计算机学院，武汉 4 0 7 ) 3 0 2摘要论文介绍一种利用遗传算法的演化计算机编程的方法来自动建立一种动态非线性数学模型进行数据挖掘，并进行社会经济趋势预测和回归曲线拟舍，变过去那种只使用拟舍粗糙、测结果准确度差的传统预测模型进行曲线拟改预合和趋势预测的分析方法。数据实验中，用遗传算法演化计算机编程的方法自动生成的演化模型对一些真实的历史在使

资料进行了曲线拟合和发展趋势预测以及对前馈、馈误差进行了深入分析。结果表明，用该方法建立的演化模型要后使比传统的线性回归、指数回归、抛物线回归三种固定传统数学模型所预测的数据准确度高很多，而且拟合曲线的前馈标准差和预测后馈标准差也明显要小。

关键词遗传算法数据挖掘演化建模

误差分析

文章编号 10— 3 1 (0 5 0— 2 9 0 文献标识码 A中图分类号 T 3 1 0 2 8 3 - 20 )9 0 1 - 5 P l

Th

遗传算法属于人工智能的算法,但是其经过改进可以用来进行数据的挖掘

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遗传算法在数据挖掘中的应用李康顺 1,李元香， 2 3滕冲王玲玲 (武汉大学软件工程国家重点实验室，武汉 4 0 7 ) 30 2 (西理工大学信息工程学院，江江西 3 10 ) 4 0 0

(武汉大学计算机学院，武汉 4 0 7 ) 3 0 2摘要论文介绍一种利用遗传算法的演化计算机编程的方法来自动建立一种动态非线性数学模型进行数据挖掘，并进行社会经济趋势预测和回归曲线拟舍，变过去那种只使用拟舍粗糙、测结果准确度差的传统预测模型进行曲线拟改预合和趋势预测的分析方法。数据实验中，用遗传算法演化计算机编程的方法自动生成的演化模型对一些真实的历史在使

资料进行了曲线拟合和发展趋势预测以及对前馈、馈误差进行了深入分析。结果表明，用该方法建立的演化模型要后使比传统的线性回归、指数回归、抛物线回归三种固定传统数学模型所预测的数据准确度高很多，而且拟合曲线的前馈标准差和预测后馈标准差也明显要小。

关键词遗传算法数据挖掘演化建模

误差分析

文章编号 10— 3 1 (0 5 0— 2 9 0 文献标识码 A中图分类号 T 3 1 0 2 8 3 - 20 )9 0 1 - 5 P l

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1.14 统计

在MATLAB中，与统计计算有关的命令主要有： max(x) 最大值 min(x) 最小值 mean(x) 平均值 median(x) 中间值 std(x) 方差 var(x) 标准差 cov(x,y) 协方差 corrcoef(x,y) 相关系数

rand(m,n) 生成元素服从均匀分布U[0,1]的m?n随机矩阵 rand(1,n) 生成元素服从均匀分布U[0,1]的n维随机行向量 rand(m,1) 生成元素服从均匀分布U[0,1]的m维随机列向量 rand(n) 生成元素服从均匀分布U[0,1]的n?n随机矩阵

randn(m,n) 生成元素服从标准正态分布N(0,1)的m?n随机矩阵 randn(1,n) 生成元素服从标准正态分布N(0,1)的n维随机行向量 randn(m,1) 生成元素服从标准正态分布N(0,1)的m维随机列向量 randn(n) 生成元素服从标准正态分布N(

基于R语言的七种多重比较方法

一花视界

百家号10-1403:18

多重比较的方法很多，根据试验设计的目的不同有不同的应用。

若试验设计之初，便明确要比较某几个组均数间是否有差异，称为事前比较。常用的事前比较方法有LSD、Bonferroni和Dunnett法。

若研究目的是方差分析有统计学差异后，想知道哪些组间的均数有差异，便是事后比较。事后比较的常用方法有SNK、Turkey、Scheffe和Bonferroni法。 本文仅介绍7种方法及R语言函数，可解决绝大部分多重比较问题。 1.LSD法

LSD法即最小显著差法；该法一般用于计划好的多重比较。它其实只是t检验的一个简单变形，并未对检验水准做出任何校正，只是为所有组的均数统一估计了一个更为稳健的标准误。

LSD法比较效果较为灵敏，在R语言中可利用agricolae包中的LSD.test函数实现，其调用格式为：

LSD.test(y, trt, DFerror, MSerror, alpha = 0.05, p.adj=c("none","holm","hommel", "hochberg", "bonferroni", "BH", "BY", "fdr"), …)

反例在数学中的应用

指导教师：姜雷 课题组组长：白雨璐

课题组组员：2018届高一（15）班白雨璐 张栩源 申杰 杨菊 调查时间：2013年7月20日—8月15日 调查方法：调查法、查阅资料法

调查对象：数学反例在解决数学问题中的应用

调查目的：了解数学反例在解决数学问题中的意义及其作用，开阔思路 一、研究性学习开展的背景

课题的意义与价值（为什么要进行本课题的研究）：

反例不仅可以帮助人们深入地理解有关数学对象的性质，而且对于推动数学科学发展，促进人的辩证思维方式的形成，具有的深刻意义。

二、研究性学习小组成员分工（具体到每一个成员）

查找资料（白雨璐，张栩源）；完成论文（杨菊）；活动记录（申杰）

三、研究的目标与内容

课题研究所要解决的主要问题是什么，通过哪些内容的研究来达成这一目标： 针对数学分析中的一些概念，运用恰当的反例从另一侧面抓住概念的本质，从而加深对知识的理解。

预期成果及其表现形式（研究的最终成果以什么样的形式展现出来，是论文、实验报告、实物还是其他形式）：

小论文

四、预期成果及其表现形式（研究的最终成果以什么样的形式展现出来，是论文、实验报告、实物还是其他形式）：

通过参与本次研究性学习活动，所取得的研究成果是

基于R语言的上海房价预测模型

摘要：利用R语言优秀的统计计算和统计制图特点，对多元统计模型进行分析。本文建立的模型主要是讨论上海商品房房价问题。

考虑到商品房经济始于1998年，且可供查找的数据截止到2011年，故本文的数据来源于1998-2011年的《上海统计年鉴》和国家统计局。在本文中主要讨论影响上海商品房房价的因素及各个因素对于房价的影响作用，考虑到房地产不同于一般的消费品，它不仅提供居住的功能，带来收租收益，发生价值增值，而且对人的行为有重要的影响，因此，在进行预测自由贸易下的房价时，本文主要从人均生产总值、人均可支配收入、商品零售价格指数、常住人口、住房竣工面积、住宅投资总额、居民居住消费价格指数7个方面来考虑对于商品房房价的影响。

本文在建模型时，先通过R软件拟合商品房房价与时间的非线性回归模型，再利用7个自变量与因变量商品房价多元线性关系，并进行逐步回归，得到最优回归模型。最后将时间的非线性回归模型与影响因素的多元线性模型预测值进行比较，给出2012、2013、2014年的房屋价格，其中2012年与2013年可与实际进行对比，进而评价模型的好坏。

关键词：R语言 非线性回归多元线性回归 价格预测模型 显著性检验

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第一

MATLAB在数学教学中的应用

张兴元

1．MATLAB简介

1.1 简介

MATLAB是Matrix Laboratory（矩阵实验室）的缩写，是由美国MathWorks公司开发的集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的、功能强大的、操作简单的语言，是国际公认的优秀数学应用软件之一。

其产品Logo为，目前该产品已经发展到R2009版。

Cleve B.Mole是其创始者和首席科学家，他曾任密歇根大学、斯坦福大学

和新墨西哥大学的数学系或计算机系教授，也曾

在Intel和Ardent Computers公司工作过，他还是

矩阵计算软件包LINPACK和EISPACK的作者之

一，撰写过两本MATLAB方面的著作：

Numerical Computing with MATLAB，

Experiments in MATLAB。

MATLAB现在已经发展成为适合多学科的大

型软件，在世界许多高校，它已经成为线性代

数、数值分析、数理统计、自动控制、数字信号

处理、动态系统仿真等课程的基本教学工具。

一年一度的全国大学生数学建模竞赛活动，使得它在国内很快普及。

【演示例子】：分形蕨[1]。

【程序】：【Fern.m】。

1.2 软件学习使用方法

学习的方法：

●一本基础的MATL

Taobao 大数据部落

基于聚类的微博用户画像研究

聚类分析（Clustering Analysis）：根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象互相之间是相似的（相关的），不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。就理解数据而言，簇是潜在的类，而聚类分析就是研究自动发现这些类的技术。

这类算法首先要确定聚类数目和聚类中心，通过反复迭代的方法得到最终的聚类结果。典型的基于划分的聚类方法有：K-means 算法、K-modes 算法、FCMC算法和K-medoids算法等。这些算法对在小规模的数据集中发现球状类别很有效。 K-means算法

K均值算法（K-means）是一种迭代算法，初始的k个簇被随机的定义之后，这些簇将被不断地更新，并在更新中被优化，当无法再进一步优化（或者达到一定的迭代次数）时算法才停止，然后生成模型。

在K-means算法中，每个簇有一个中心，称为“质心”，k个簇就相应地有k个质心。一个样本究竟被划分到哪个簇，就看它和哪个质心的“相异度”最小。在K-means算法中，衡量相异度的指标是“距离”（distance）。

所以也可以这么说，一个样本究

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展示设计中的色彩应用

作者：王茜

来源：《现代装饰·理论》2013年第07期

随着会展业的高速发展，展示设计也越来越受到人们的重视。新时代下的展示设计不仅要满足商家的宣传需要，突出其展品的形象与功能，更要满足人们日益发展的对展示审美的视觉需要。本文通过对色彩与人的心理效应、色彩的应用与原则、CIS等方面的分析，以及在个人在设计中的创作实践，谈一谈色彩在展示设计活动中的重要性。想要使展示设计既有合理性、艺术性，同时又突出展品的形象和特征，色彩是我们必须要考虑的首要问题。

经济高速发展，会展行业的发展潜力也越来越来大，人们对这个行业的关注度也随之增高。一次好的展览可以一举提升公司形象，扩大公司知名度，提高公司的经济效益。而一次成功的展示设计中，色彩设计的应用在其中扮演者极其重要的作用。有实验证明，人们在观察物体时，首先引起视觉反应的即是色彩。在初看时的前20秒，对物体形体的注意力为40%，而对色彩的注意力60%，5分钟后，形体和色彩才名50%。从这些数据中我们不难看出，色彩在展示设计中的重要作用。 色彩的形成及色彩心理

无光