АСК-анализ классов вина по его свойствам на основе данных репозитория UCI
Когнитивные функции как способ графической визуализации содержательных феноменологических моделей, формируемых интеллектуальной системой. Анализ экранной формы управления созданием случайных моделей, совпадающих по размерностям основных баз данных.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 25.05.2017 |
| Размер файла | 2,2 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru
Размещено на http://www.allbest.ru
Введение
Создание систем искусственного интеллекта является одним из важных и перспективных направлений развития современных информационных технологий. Так как существует множество альтернатив систем искусственного интеллекта, то возникает необходимость оценки качества математических моделей этих систем. В данной работе рассмотрено решение задачи идентификации классов вина.
Для достижения поставленной цели необходимы свободный доступ к тестовым исходным данным и методика, которая поможет преобразовать эти данные в форму, которая необходима для работы в системе искусственного интеллекта. Удачным выбором является база данных тестовых задач для систем искусственного интеллекта репозитория UCI.
В данной работе использована база данных «Wine Data Set» из банка исходных данных по задачам искусственного интеллекта - репозитория UCI.
Для решения задачи используем стандартные возможности Microsoft Office Word и Excel, блокнот, а также систему искусственного интеллекта "Эйдос- Х++".
1. Синтез и верификация моделей
1.1 Описание решения
В соответствии с методологией АСК-анализа решение поставленной задачи проведем в четыре этапа:
1. Преобразование исходных данных из HTML-формата в промежуточные файлы MS Excel.
2. Преобразование исходных данных из промежуточных файлов MS Excel в базы данных системы "Эйдос".
3. Синтез и верификация моделей предметной области.
4. Применение моделей для решения задач идентификации, прогнозирования и исследования предметной области.
1.2 Преобразование исходных данных из HTML-формата в файл исходных данных MS Excel
Из банка исходных данных по задачам искусственного интеллекта - репозитория UCI получаем исходную информацию по базе данных «Wine Data Set http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/wine», которую оставим без изменений.
Общее описание задачи:
Файл «wine.names»:
1. Title of Database: Wine recognition data
Updated Sept 21, 1998 by C.Blake : Added attribute information
2. Sources:
(a) Forina, M. et al, PARVUS - An Extendible Package for Data
Exploration, Classification and Correlation. Institute of Pharmaceutical
and Food Analysis and Technologies, Via Brigata Salerno,
16147 Genoa, Italy.
(b) Stefan Aeberhard, email: stefan@coral.cs.jcu.edu.au
(c) July 1991
3. Past Usage:
S. Aeberhard, D. Coomans and O. de Vel,
Comparison of Classifiers in High Dimensional Settings,
Tech. Rep. no. 92-02, (1992), Dept. of Computer Science and Dept. of
Mathematics and Statistics, James Cook University of North Queensland.
(Also submitted to Technometrics).
The data was used with many others for comparing various
classifiers. The classes are separable, though only RDA
has achieved 100% correct classification.
(RDA : 100%, QDA 99.4%, LDA 98.9%, 1NN 96.1% (z-transformed data))
(All results using the leave-one-out technique)
In a classification context, this is a well posed problem
with "well behaved" class structures. A good data set
for first testing of a new classifier, but not very
challenging.
S. Aeberhard, D. Coomans and O. de Vel,
"THE CLASSIFICATION PERFORMANCE OF RDA"
Tech. Rep. no. 92-01, (1992), Dept. of Computer Science and Dept. of
Mathematics and Statistics, James Cook University of North Queensland.
(Also submitted to Journal of Chemometrics).
Here, the data was used to illustrate the superior performance of
the use of a new appreciation function with RDA.
4. Relevant Information:
- These data are the results of a chemical analysis of
wines grown in the same region in Italy but derived from three
different cultivars.
The analysis determined the quantities of 13 constituents
found in each of the three types of wines.
- I think that the initial data set had around 30 variables, but
for some reason I only have the 13 dimensional version.
I had a list of what the 30 or so variables were, but a.)
I lost it, and b.), I would not know which 13 variables
are included in the set.
- The attributes are (dontated by Riccardo Leardi,
riclea@anchem.unige.it)
1) Alcohol
2) Malic acid
3) Ash
4) Alcalinity of ash
5) Magnesium
6) Total phenols
7) Flavanoids
8) Nonflavanoid phenols
9) Proanthocyanins
10) Color intensity
11) Hue
12) OD280/OD315 of diluted wines
13) Proline
5. Number of Instances
class 1 59
class 2 71
class 3 48
6. Number of Attributes
13
7. For Each Attribute:
All attributes are continuous
No statistics available, but suggest to standardise
variables for certain uses (e.g. for us with classifiers
which are NOT scale invariant)
NOTE: 1st attribute is class identifier (1-3)
8. Missing Attribute Values:
None
9. Class Distribution: number of instances per class
class 1 59
class 2 71
class 3 48
Обучающая выборка:
Таблица 1 - wine.data
|
№ |
Class |
Alcohol |
Malic acid |
Ash |
Alcalinity of ash |
Magne-sium |
Total phenols |
Flavanoids |
Nonfla_vanoid phenols |
Proanth_ocyanins |
Color intensity |
Hue |
OD280 /OD315 of diluted wines |
|
|
1 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
16 |
127 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
4 |
|
|
2 |
Class 1 |
13 |
2 |
2 |
11 |
100 |
3 |
3 |
0 |
1 |
4 |
1 |
3 |
|
|
3 |
Class 1 |
13 |
2 |
3 |
19 |
101 |
3 |
3 |
0 |
3 |
6 |
1 |
3 |
|
|
4 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
17 |
113 |
4 |
3 |
0 |
2 |
8 |
1 |
3 |
|
|
5 |
Class 1 |
13 |
3 |
3 |
21 |
118 |
3 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
3 |
|
|
6 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
15 |
112 |
3 |
3 |
0 |
2 |
7 |
1 |
3 |
|
|
7 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
15 |
96 |
3 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
4 |
|
|
8 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
18 |
121 |
3 |
3 |
0 |
1 |
5 |
1 |
4 |
|
|
9 |
Class 1 |
15 |
2 |
2 |
14 |
97 |
3 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
3 |
|
|
10 |
Class 1 |
14 |
1 |
2 |
16 |
98 |
3 |
3 |
0 |
2 |
7 |
1 |
4 |
|
|
11 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
18 |
105 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
12 |
Class 1 |
14 |
1 |
2 |
17 |
95 |
2 |
2 |
0 |
2 |
5 |
1 |
3 |
|
|
13 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
16 |
89 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
14 |
Class 1 |
15 |
2 |
2 |
11 |
91 |
3 |
4 |
0 |
3 |
5 |
1 |
3 |
|
|
15 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
12 |
102 |
3 |
4 |
0 |
3 |
8 |
1 |
3 |
|
|
16 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
17 |
112 |
3 |
3 |
0 |
1 |
7 |
1 |
3 |
|
|
17 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
20 |
120 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
18 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
20 |
115 |
3 |
3 |
0 |
2 |
7 |
1 |
3 |
|
|
19 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
17 |
108 |
3 |
4 |
0 |
2 |
9 |
1 |
3 |
|
|
20 |
Class 1 |
14 |
3 |
3 |
15 |
116 |
3 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
3 |
|
|
21 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
16 |
126 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
4 |
|
|
22 |
Class 1 |
13 |
4 |
3 |
19 |
102 |
2 |
2 |
0 |
2 |
5 |
1 |
4 |
|
|
23 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
17 |
101 |
3 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
4 |
|
|
24 |
Class 1 |
13 |
2 |
3 |
18 |
95 |
2 |
2 |
0 |
1 |
4 |
1 |
4 |
|
|
25 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
20 |
96 |
3 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
4 |
|
|
26 |
Class 1 |
13 |
2 |
3 |
25 |
124 |
3 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
3 |
|
|
27 |
Class 1 |
13 |
2 |
3 |
16 |
93 |
3 |
3 |
0 |
1 |
5 |
1 |
3 |
|
|
28 |
Class 1 |
13 |
2 |
2 |
17 |
94 |
2 |
2 |
0 |
1 |
4 |
1 |
3 |
|
|
29 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
19 |
107 |
3 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
3 |
|
|
30 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
16 |
96 |
3 |
2 |
0 |
2 |
5 |
1 |
4 |
|
|
31 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
23 |
101 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
32 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
19 |
106 |
3 |
3 |
0 |
2 |
7 |
1 |
3 |
|
|
33 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
17 |
104 |
2 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
3 |
|
|
34 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
20 |
132 |
3 |
3 |
1 |
1 |
5 |
1 |
3 |
|
|
35 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
19 |
110 |
2 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
3 |
|
|
36 |
Class 1 |
13 |
2 |
2 |
21 |
100 |
3 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
3 |
|
|
37 |
Class 1 |
13 |
2 |
3 |
16 |
110 |
3 |
3 |
0 |
1 |
5 |
1 |
3 |
|
|
38 |
Class 1 |
13 |
2 |
3 |
18 |
98 |
2 |
2 |
0 |
1 |
4 |
1 |
3 |
|
|
39 |
Class 1 |
13 |
2 |
2 |
16 |
98 |
2 |
3 |
0 |
1 |
4 |
1 |
3 |
|
|
40 |
Class 1 |
14 |
4 |
3 |
13 |
128 |
3 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
4 |
|
|
41 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
16 |
117 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
42 |
Class 1 |
13 |
4 |
2 |
19 |
90 |
2 |
3 |
0 |
1 |
4 |
1 |
3 |
|
|
43 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
15 |
101 |
3 |
4 |
0 |
2 |
5 |
1 |
4 |
|
|
44 |
Class 1 |
13 |
4 |
2 |
18 |
103 |
3 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
3 |
|
|
45 |
Class 1 |
13 |
2 |
2 |
17 |
107 |
3 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
3 |
|
|
46 |
Class 1 |
14 |
4 |
2 |
19 |
111 |
3 |
3 |
0 |
1 |
5 |
1 |
3 |
|
|
47 |
Class 1 |
14 |
4 |
2 |
16 |
102 |
3 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
3 |
|
|
48 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
16 |
101 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
49 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
19 |
103 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
50 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
17 |
108 |
3 |
4 |
0 |
2 |
9 |
1 |
3 |
|
|
51 |
Class 1 |
13 |
2 |
2 |
12 |
92 |
3 |
3 |
0 |
3 |
7 |
1 |
3 |
|
|
52 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
17 |
94 |
2 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
53 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
14 |
111 |
4 |
4 |
0 |
2 |
7 |
1 |
3 |
|
|
54 |
Class 1 |
14 |
2 |
3 |
17 |
115 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
55 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
16 |
118 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
56 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
21 |
116 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
57 |
Class 1 |
14 |
2 |
2 |
16 |
118 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
58 |
Class 1 |
13 |
2 |
3 |
17 |
102 |
3 |
3 |
0 |
2 |
6 |
1 |
3 |
|
|
59 |
Class 1 |
14 |
1 |
3 |
17 |
108 |
3 |
4 |
0 |
2 |
7 |
1 |
3 |
|
|
60 |
Class 2 |
12 |
1 |
1 |
11 |
88 |
2 |
1 |
0 |
0 |
2 |
1 |
2 |
|
|
61 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
16 |
101 |
2 |
1 |
1 |
0 |
3 |
1 |
2 |
|
|
62 |
Class 2 |
13 |
1 |
2 |
17 |
100 |
2 |
1 |
1 |
1 |
6 |
1 |
2 |
|
|
63 |
Class 2 |
14 |
1 |
2 |
18 |
94 |
2 |
2 |
0 |
1 |
4 |
1 |
2 |
|
|
64 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
19 |
87 |
4 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
3 |
|
|
65 |
Class 2 |
12 |
1 |
3 |
19 |
104 |
2 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
2 |
|
|
66 |
Class 2 |
12 |
1 |
3 |
18 |
98 |
2 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
2 |
|
|
67 |
Class 2 |
13 |
1 |
2 |
15 |
78 |
3 |
3 |
0 |
2 |
5 |
1 |
3 |
|
|
68 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
20 |
78 |
2 |
2 |
0 |
1 |
5 |
1 |
3 |
|
|
69 |
Class 2 |
13 |
1 |
2 |
17 |
110 |
3 |
1 |
1 |
0 |
3 |
1 |
2 |
|
|
70 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
17 |
151 |
2 |
1 |
0 |
3 |
3 |
1 |
3 |
|
|
71 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
20 |
103 |
1 |
1 |
0 |
1 |
3 |
1 |
2 |
|
|
72 |
Class 2 |
14 |
2 |
3 |
25 |
86 |
3 |
3 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
73 |
Class 2 |
13 |
2 |
2 |
24 |
87 |
2 |
2 |
0 |
1 |
4 |
1 |
3 |
|
|
74 |
Class 2 |
13 |
2 |
3 |
30 |
139 |
3 |
3 |
0 |
2 |
3 |
1 |
4 |
|
|
75 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
21 |
101 |
3 |
2 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
76 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
16 |
97 |
2 |
2 |
0 |
1 |
4 |
1 |
2 |
|
|
77 |
Class 2 |
13 |
1 |
2 |
16 |
86 |
2 |
2 |
0 |
1 |
5 |
1 |
2 |
|
|
78 |
Class 2 |
12 |
3 |
2 |
18 |
112 |
2 |
1 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
79 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
15 |
136 |
2 |
2 |
0 |
3 |
3 |
1 |
2 |
|
|
80 |
Class 2 |
13 |
4 |
2 |
23 |
101 |
3 |
3 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
81 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
19 |
86 |
2 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
82 |
Class 2 |
13 |
2 |
2 |
19 |
86 |
2 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
3 |
|
|
83 |
Class 2 |
12 |
1 |
3 |
24 |
78 |
2 |
2 |
0 |
1 |
2 |
1 |
3 |
|
|
84 |
Class 2 |
13 |
4 |
2 |
23 |
85 |
2 |
2 |
1 |
2 |
5 |
1 |
2 |
|
|
85 |
Class 2 |
12 |
1 |
3 |
18 |
94 |
2 |
2 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
86 |
Class 2 |
13 |
1 |
2 |
18 |
99 |
2 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
87 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
23 |
90 |
2 |
2 |
0 |
2 |
2 |
1 |
2 |
|
|
88 |
Class 2 |
12 |
2 |
3 |
26 |
88 |
2 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
89 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
22 |
84 |
2 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
90 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
24 |
70 |
2 |
2 |
0 |
1 |
2 |
1 |
3 |
|
|
91 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
19 |
81 |
2 |
2 |
1 |
2 |
2 |
1 |
2 |
|
|
92 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
22 |
86 |
1 |
1 |
1 |
2 |
4 |
1 |
3 |
|
|
93 |
Class 2 |
13 |
2 |
2 |
21 |
80 |
1 |
1 |
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
|
|
94 |
Class 2 |
12 |
3 |
2 |
18 |
88 |
2 |
2 |
0 |
2 |
2 |
1 |
3 |
|
|
95 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
18 |
98 |
3 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
96 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
19 |
162 |
3 |
2 |
0 |
3 |
3 |
1 |
3 |
|
|
97 |
Class 2 |
12 |
2 |
3 |
22 |
134 |
2 |
1 |
0 |
2 |
3 |
1 |
2 |
|
|
98 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
16 |
85 |
3 |
3 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
99 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
19 |
88 |
4 |
4 |
0 |
2 |
5 |
1 |
3 |
|
|
100 |
Class 2 |
12 |
3 |
2 |
18 |
88 |
3 |
3 |
0 |
3 |
2 |
1 |
3 |
|
|
101 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
18 |
97 |
2 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
102 |
Class 2 |
13 |
1 |
2 |
19 |
88 |
1 |
1 |
0 |
1 |
2 |
1 |
3 |
|
|
103 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
21 |
98 |
3 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
104 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
20 |
86 |
3 |
2 |
0 |
1 |
2 |
1 |
2 |
|
|
105 |
Class 2 |
13 |
2 |
2 |
21 |
85 |
2 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
4 |
|
|
106 |
Class 2 |
12 |
3 |
2 |
22 |
90 |
2 |
2 |
1 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
107 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
19 |
80 |
2 |
2 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
108 |
Class 2 |
13 |
2 |
2 |
23 |
84 |
1 |
2 |
0 |
2 |
3 |
1 |
2 |
|
|
109 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
19 |
92 |
2 |
2 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
110 |
Class 2 |
12 |
1 |
3 |
20 |
94 |
3 |
3 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
111 |
Class 2 |
11 |
4 |
2 |
20 |
107 |
3 |
3 |
0 |
4 |
3 |
1 |
3 |
|
|
112 |
Class 2 |
13 |
2 |
2 |
21 |
88 |
3 |
2 |
0 |
1 |
2 |
1 |
3 |
|
|
113 |
Class 2 |
12 |
3 |
3 |
20 |
103 |
2 |
2 |
1 |
1 |
4 |
1 |
3 |
|
|
114 |
Class 2 |
11 |
1 |
3 |
21 |
88 |
2 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
2 |
|
|
115 |
Class 2 |
12 |
1 |
3 |
23 |
84 |
3 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
116 |
Class 2 |
11 |
2 |
2 |
22 |
85 |
2 |
2 |
1 |
2 |
2 |
2 |
3 |
|
|
117 |
Class 2 |
12 |
1 |
2 |
21 |
86 |
2 |
2 |
0 |
2 |
2 |
1 |
3 |
|
|
118 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
23 |
108 |
2 |
2 |
0 |
2 |
2 |
1 |
3 |
|
|
119 |
Class 2 |
13 |
3 |
2 |
16 |
80 |
2 |
1 |
0 |
1 |
3 |
1 |
2 |
|
|
120 |
Class 2 |
12 |
3 |
2 |
19 |
87 |
2 |
2 |
0 |
2 |
1 |
1 |
3 |
|
|
121 |
Class 2 |
11 |
2 |
2 |
20 |
96 |
3 |
3 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
122 |
Class 2 |
12 |
2 |
3 |
29 |
119 |
3 |
5 |
0 |
2 |
6 |
1 |
4 |
|
|
123 |
Class 2 |
12 |
4 |
3 |
27 |
102 |
2 |
2 |
0 |
2 |
2 |
1 |
3 |
|
|
124 |
Class 2 |
13 |
6 |
2 |
22 |
86 |
3 |
3 |
0 |
2 |
3 |
1 |
3 |
|
|
125 |
Class 2 |
12 |
4 |
2 |
21 |
82 |
3 |
3 |
0 |
3 |
3 |
1 |
4 |
|
|
126 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
21 |
85 |
3 |
3 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
127 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
22 |
86 |
3 |
3 |
0 |
2 |
4 |
1 |
3 |
|
|
128 |
Class 2 |
12 |
2 |
3 |
29 |
92 |
2 |
2 |
1 |
2 |
3 |
1 |
2 |
|
|
129 |
Class 2 |
12 |
2 |
2 |
25 |
88 |
2 |
2 |
0 |
2 |
2 |
1 |
3 |
|
|
130 |
Class 2 |
12 |
4 |
2 |
22 |
80 |
2 |
2 |
0 |
1 |
3 |
1 |
3 |
|
|
131 |
Class 3 |
13 |
1 |
2 |
18 |
122 |
2 |
1 |
0 |
1 |
4 |
1 |
1 |
|
|
132 |
Class 3 |
13 |
3 |
2 |
20 |
104 |
1 |
1 |
0 |
1 |
5 |
1 |
1 |
|
|
133 |
Class 3 |
13 |
2 |
2 |
24 |
98 |
1 |
1 |
0 |
1 |
6 |
1 |
1 |
|
|
134 |
Class 3 |
13 |
4 |
2 |
22 |
106 |
2 |
1 |
0 |
1 |
5 |
1 |
1 |
|
|
135 |
Class 3 |
13 |
1 |
2 |
18 |
85 |
2 |
1 |
1 |
1 |
5 |
1 |
2 |
|
|
136 |
Class 3 |
13 |
2 |
2 |
19 |
94 |
2 |
1 |
1 |
1 |
7 |
1 |
2 |
|
|
137 |
Class 3 |
12 |
5 |
3 |
21 |
89 |
1 |
0 |
1 |
1 |
4 |
1 |
1 |
|
|
138 |
Class 3 |
13 |
6 |
3 |
25 |
96 |
2 |
1 |
1 |
1 |
5 |
1 |
2 |
|
|
139 |
Class 3 |
13 |
4 |
2 |
20 |
88 |
2 |
0 |
1 |
1 |
6 |
1 |
2 |
|
|
140 |
Class 3 |
13 |
3 |
3 |
24 |
101 |
2 |
1 |
1 |
1 |
5 |
1 |
2 |
|
|
141 |
Class 3 |
13 |
3 |
3 |
21 |
96 |
2 |
1 |
1 |
1 |
5 |
1 |
2 |
|
|
142 |
Class 3 |
13 |
3 |
2 |
20 |
89 |
1 |
1 |
0 |
1 |
6 |
1 |
2 |
|
|
143 |
Class 3 |
14 |
3 |
3 |
24 |
97 |
2 |
1 |
1 |
1 |
4 |
1 |
2 |
|
|
144 |
Class 3 |
14 |
5 |
2 |
20 |
92 |
2 |
1 |
0 |
1 |
4 |
1 |
2 |
|
|
145 |
Class 3 |
12 |
4 |
2 |
19 |
112 |
1 |
1 |
0 |
1 |
8 |
1 |
2 |
|
|
146 |
Class 3 |
13 |
4 |
2 |
21 |
102 |
2 |
1 |
0 |
1 |
4 |
1 |
2 |
|
|
147 |
Class 3 |
14 |
5 |
2 |
20 |
80 |
1 |
0 |
0 |
1 |
5 |
1 |
1 |
|
|
148 |
Class 3 |
13 |
5 |
2 |
22 |
86 |
2 |
1 |
0 |
1 |
8 |
1 |
2 |
|
|
149 |
Class 3 |
13 |
3 |
2 |
22 |
92 |
2 |
1 |
0 |
1 |
8 |
1 |
2 |
|
|
150 |
Class 3 |
13 |
4 |
2 |
22 |
113 |
1 |
1 |
0 |
1 |
9 |
1 |
1 |
|
|
151 |
Class 3 |
14 |
3 |
3 |
24 |
123 |
1 |
2 |
0 |
1 |
9 |
1 |
1 |
|
|
152 |
Class 3 |
13 |
3 |
2 |
22 |
112 |
1 |
1 |
0 |
1 |
11 |
0 |
1 |
|
|
153 |
Class 3 |
13 |
2 |
3 |
26 |
116 |
2 |
1 |
0 |
2 |
7 |
1 |
1 |
|
|
154 |
Class 3 |
13 |
3 |
2 |
19 |
98 |
2 |
1 |
1 |
2 |
11 |
1 |
2 |
|
|
155 |
Class 3 |
13 |
1 |
2 |
20 |
103 |
1 |
1 |
1 |
1 |
8 |
1 |
2 |
|
|
156 |
Class 3 |
13 |
5 |
2 |
22 |
93 |
2 |
1 |
1 |
2 |
8 |
1 |
1 |
|
|
157 |
Class 3 |
14 |
4 |
2 |
20 |
89 |
2 |
1 |
0 |
2 |
9 |
1 |
2 |
|
|
158 |
Class 3 |
12 |
3 |
3 |
27 |
97 |
2 |
1 |
1 |
1 |
8 |
1 |
2 |
|
|
159 |
Class 3 |
14 |
2 |
3 |
25 |
98 |
3 |
1 |
1 |
3 |
13 |
1 |
2 |
|
|
160 |
Class 3 |
13 |
2 |
3 |
23 |
89 |
3 |
1 |
1 |
2 |
12 |
1 |
2 |
|
|
161 |
Class 3 |
12 |
4 |
2 |
21 |
88 |
2 |
1 |
1 |
1 |
8 |
1 |
2 |
|
|
162 |
Class 3 |
14 |
3 |
3 |
20 |
107 |
2 |
1 |
1 |
1 |
6 |
1 |
2 |
|
|
163 |
Class 3 |
13 |
3 |
3 |
22 |
Подобные документы
Построение систем визуализации моделей раскроя и их модификации. Анализ способов и методов создания универсального хранилища данных, на примере построения динамически формируемого информационного файла. Графические возможностей языка высокого уровня С.
научная работа [355,5 K], добавлен 06.03.2009Современные системы управления базами данных (СУБД). Анализ иерархической модели данных. Реляционная модель данных. Постреляционная модель данных как расширенная реляционная модель, снимающая ограничение неделимости данных, хранящихся в записях таблиц.
научная работа [871,7 K], добавлен 08.06.2010Обзор пакетов программ, предназначенных для визуализации и анализа данных. Обоснование выбора среды программирования. Организация аварийного буфера. Передача данных от нижнего уровня к верхнему и сохранение данных. Отображение данных в графической форме.
дипломная работа [512,4 K], добавлен 28.08.2012Анализ способов построения генераторов случайных чисел для криптографических задач. Анализ генератора случайных чисел на основе магнитометров. Анализ статистических свойств двоичных последовательностей, полученных путем квантования данных магнитометра.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 06.05.2018Назначение разработанных программных средств. Визуализации иклинометрии и каротажа. Изучение структуры баз данных, используемых в приложении. Встроенные типы данных Oracle и описание разработанных методов. Взаимодействие пользователя с экранной формой.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 14.08.2014Описание внешних иерархических моделей базы данных. Проектирование нормализованных локальных ER-моделей. Выявление и устранение эквивалентных сущностей и категорий, дублирования атрибутов и связей. Создание внутренней реляционной модели данного проекта.
курсовая работа [87,9 K], добавлен 20.01.2015Основные функции системы управления базами данных - описание структуры базы данных, обработка данных и управление данными. Компьютерный магазин как предметная область, ее технико-экономические характеристики. Построение логической и физической моделей.
курсовая работа [3,7 M], добавлен 02.07.2012Обзор существующих решений на основе открытых данных. Технологии обработки данных и методы их визуализации. Социальные сети для извлечения данных. Ограничение географической локации. Выбор набора и формат хранения открытых данных, архитектура системы.
курсовая работа [129,5 K], добавлен 09.06.2017Модель данных как совокупность структур данных и операций их обработки. Иерархическая, сетевая и реляционная модели данных, их основные преимущества и недостатки. Операции над данными, определенные для каждой из моделей, ограничения целостности.
реферат [128,4 K], добавлен 16.02.2012Типы моделей данных: иерархическая, сетевая, реляционная. Структура входных и выходных данных. Классы управления данными, исключений. Структура таблиц, используемых в программе. Описание алгоритмов решения задачи. Диаграммы классов, блок-схемы алгоритмов.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 22.06.2012Система управления базой данных (СУБД), централизованное обеспечение безопасности и целостности данных, защита от несанкционированного доступа. Построение концептуальной и реляционной моделей. Процесс нормализации. Проектирование базы данных в ACCESS.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 29.10.2008Рассмотрение иерархической и реляционной моделей организации данных. Изучение структуры телеобработки информации. Анализ принципа действия повторителей, маршрутизаторов, шлюзов, коммутаторов. Этапы создания компьютерных информационных систем управления.
контрольная работа [328,4 K], добавлен 19.05.2010Современные информационные технологии обработки данных, автоматизированного офиса и баз данных, сетевые интернет-технологии. Работа с системой управления базами данных (СУБД) MS Access, связанными списками MS Excel, текстовым редактором MS Word.
методичка [5,6 M], добавлен 01.07.2014Этапы создания и разработки базы данных. Построение модели предметной области. Разработка даталогической и физической моделей данных, способы обработки данных о сотрудниках организации. Проектирование приложений пользователя. Создание кнопочной формы.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 14.02.2011Моделирование поведения узлов беспроводной ad hoc сети при равномерном движении на плоскости. Разработка базы данных для хранения полученных графов и организация ее взаимодействия с другими приложениями, осуществляющими создание моделей и их анализ.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 22.02.2016Проектирование базы данных системы принятия, обработки и учёта заявок в отдел информационных технологий; разработка инфологической и даталогической моделей, реализация физической модели. Создание приложений для визуализации работы с базой данных.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 25.01.2013Определения, необходимые для понимания процесса проектирования реляционных баз данных на основе нормализации. Декомпозиция без потерь по теореме Хита. Аномальные обновления. Разработка моделей базы данных и приложений, анализ проблем при их создании.
презентация [168,3 K], добавлен 14.10.2013Исследование характеристик и функциональных возможностей системы управления базами данных Microsoft Office Access. Определение основных классов объектов. Разработка базы данных "Делопроизводство". Создание таблиц, форм, запросов, отчетов и схем данных.
реферат [1,3 M], добавлен 05.12.2014Понятие модели данных как отображения непрерывных последовательностей реального мира в набор дискретных объектов. Типы моделей: растровая, векторная, преимущества и недостатки. Увеличение потребностей в генерализации в зависимости от уменьшения масштаба.
презентация [310,4 K], добавлен 26.11.2013Создание моделей данных, основных таблиц с помощью конструктора таблиц, связей между таблицами, форм для заполнения таблиц, запросов на выборку данных, отчетов для вывода на печать и начальной кнопочной формы. Основные объекты Microsoft Access.
контрольная работа [4,5 M], добавлен 18.03.2012
