苯系物的分析实验报告数据记录

气相色谱-质谱联用测定苯系物实验报告

一、 实验目的

1．掌握气相色谱的基本原理。 2．掌握气相色谱仪组成结构及作用。

3．了解气相色谱-质谱联用法原理、特点和使用方法。

4．掌握气相色谱中质谱库定性的基本原理及外标定量方法和特点。 5．了解利用弱极性毛细管柱测定非/弱极性有机物的注意事项。 6．掌握吹扫捕集原理、使用特点、注意事项及其选择原则。

二、 基本原理：

2.1 气相色谱工作原理

气相色谱是利用试样中各组份在气相和固定液液相间的分配系数不同，当汽化后的样品被载气带入色谱柱中运行时，组份就在其中的两相间进行反复多次分配，由于固定相对各组份的吸附或溶解能力不同，因此各组份在色谱柱中的运行速度就不同，经过一定的柱长后，便彼此分离，按顺序离开色谱柱进入检测器，产生的离子流讯号经放大后，在记录器上描绘出各组份的色谱峰。 2.2 气相色谱仪的组成及作用

气相色谱的结构由以下几个系统组成：载气系统，进样系统，色谱柱，检测器，记录系统和温度控制系统。

(1) 载气系统：包括气源、气体净化、气体流速控制装置三部分，作用是提供稳定流量/压力的高纯载气。气源提供载气流动相，气体净化装置去除载气中的杂质和水汽，纯化载气，气体流速控制装置可控制载气的流量

苯系物的分析（气相色谱法）

一、 目的

1. 了解气相色谱仪（氢焰检测器FID）的使用方法。 2. 掌握保留值的测定方法。

3. 了解改变柱温对样品分离效果的影响。 4. 掌握分离度的测定方法和内标法定量原理。 一、 原理

苯系物系指苯、甲苯、乙苯、苯乙烯组成的混合物。苯系物可用色谱法分离、并进行分析。下图为苯系物的色谱图。

保留值是非常重要的色谱参数，本实验有关的保留值如下： 死时间：tM

++

保留时间：tR

调整保留时间：tR’=tR-tM

相对保留值：ris=tr(i)’/tr(s)’(i为待测组分，s为参比物质)

分离度（R）表示两个相邻色谱峰的分离程度，以两个组分的保留值之差与其平均峰宽值之比定义： R= (tR2-tR1)/((W1+W2) /2)

由于检测器对各个组分的灵敏度不同，计算试样某组分含量时应将色谱图上的峰值加以校正。

校正因子f=(As/ms)/(Ai/mi)=(As/Ai)/(ms/mi) (s为参比物质，i为待测组分)

二、 仪器和试剂 1、 2、

气相色谱仪（检测器FID） 苯、甲苯、乙苯、苯乙烯

三、 步骤 1、

保留值的测定

色谱仪操作条件如下：

色谱柱：长1.5m，内径3mm的玻璃柱；SE30；

实验一 SAS系统的使用

【实验目的】

使学生了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。 【实验内容】

1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。

SCORE数据集

Name Alice Tom Jenny Mike Fred Kate Alex Cook Bennie Hellen Wincelet Butt Geoge Tod Chris Janet Sex f m f m m f m m f f f m m m f f Math 90 95 93 80 84 97 92 75 82 85 90 77 86 89 89 86 Chinese 85 87 90 85 85 83 90 78 79 74 82 81 85 84 84 65 English 91 84 83 80 89 82 91 76 84 84 87 79 82 84 87 87 2．将SCORE数据集中的记录按照math的高低拆分到3个不同的数据集：math大于等于90的到good数据集，math在80到89之间的到normal数据集，math在80以下的到bad数据集。

3．将2题中得到的good，normal，bad数据集

上海电力学院

计算机网络

课程实验报告

题 目: 数据分析 姓 名： 徐佳豪 学 号： 20123295 实验小组： 第11组 院 系： 计算机与信息工程学院 专业年级： 信息安全2012级

同组成员：

2014 年 12 月 22 日

一、 实验目的

熟悉并掌握Wireshark的基本实验；了解网络协议实体间进行交互以及报文交换的情况；学会使用Wireshark分析IP、ICMP以及TCP协议。

二、 实验内容

（1） 俘获和分析以太网帧

1. 选择 工具->Internet 选择->删除文件。 2. 启动Wireshark分组嗅探器。

3. 在浏览器地址栏中输入要访问的网址，如：http://www.shiep.edu.cn。 4. 停止分组俘获。在俘获分组列表中中找到HTTP GET信息和响应信息。HTTP GET信息被封装在TCP分组中，TCP分组又被封装在IP数据报中，IP数据报又被封装在以太网帧中。在分组明细窗中展开Ethernet|| 信息。 5. 回答下面的

上海电力学院

计算机网络

课程实验报告

题 目: 数据分析 姓 名： 徐佳豪 学 号： 20123295 实验小组： 第11组 院 系： 计算机与信息工程学院 专业年级： 信息安全2012级

同组成员：

2014 年 12 月 22 日

一、 实验目的

熟悉并掌握Wireshark的基本实验；了解网络协议实体间进行交互以及报文交换的情况；学会使用Wireshark分析IP、ICMP以及TCP协议。

二、 实验内容

（1） 俘获和分析以太网帧

1. 选择 工具->Internet 选择->删除文件。 2. 启动Wireshark分组嗅探器。

3. 在浏览器地址栏中输入要访问的网址，如：http://www.shiep.edu.cn。 4. 停止分组俘获。在俘获分组列表中中找到HTTP GET信息和响应信息。HTTP GET信息被封装在TCP分组中，TCP分组又被封装在IP数据报中，IP数据报又被封装在以太网帧中。在分组明细窗中展开Ethernet|| 信息。 5. 回答下面的

甘肃政法学院

本科生实验报告

（2）

姓名:

学院:计算机科学学院 专业:信息管理与信息系统 班级:

实验课程名称:数据挖掘 实验日期: 指导教师及职称: 实验成绩:

开课时间：2013—2014 学年

一 学期

甘肃政法学院实验管理中心印制

实验题目 姓名 Weka的数据聚类分析 班级 小组合作 学 号 一、实验目的 1、了解和熟悉K均值聚类的步骤 2、利用Weka中提供的simpleKmeans方法对数据文件进行聚类分析，更深刻的理解k均值算法，并通过对实验结果进行观察分析，找出实验中所存在的问题。 二．实验环境 Win 7环境下的Eclipse 三、实验内容 在WEKA中实现K均值的算法,观察实验结果并进行分析。 四、 实验过程与分析 一、实验过程 1、添加数据文件 打开Weka的Explore，使用Open file点击打开本次实验所要使用的raff格式数据文件“auto93.raff” 2、选择算法类型 点击Cluster中的Choose，选择本次实验所要使用的算法类型“SimpleKMeans” 3、得出实验结果 选中“Cluster Mode”

《数据分析》

实验报告册

20 15 - 20 16 学年 第 一 学期 班 级： 学 号： 姓 名： 授课教师： 实验教师：

第 1 页 共 52 页

目录

实验一 网上书店的数据库创建及其查询

实验 1-1 “响当当”网上书店的数据库创建

实验1-2 “响当当”网上书店库存、图书和会员信息查询 实验1-3 “响当当”网上书店会员分布和图书销售查询

实验二 企业销售数据的分类汇总分析

实验2-1 Northwind公司客户特征分析

实验2-2 “北风”贸易公司销售业绩观测板

实验三 餐饮公司经营数据时间序列预测

实验3-1 “美食佳”公司半成品年销售量预测 实验3-2 “美食佳”公司月管理费预测

实验3-3 “美食佳”华东分公司销售额趋势

基于Weka的数据分类分析实验报告

1 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。

2 实验环境

2.1 Weka介绍

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。

图1Weka主界面

Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。

使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选

基于Weka的数据分类分析实验报告

1 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。

2 实验环境

2.1 Weka介绍

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。

图1Weka主界面

Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。

使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选

基于Weka的数据分类分析实验报告

1 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。

2 实验环境

2.1 Weka介绍

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。

图1Weka主界面

Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。

使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选