基于数据挖掘实现IMC-PID在线自整定

本程序利用多种方法，实现了含延迟环节一阶系统的PID控制器参数计算，方法包括： Ziegler-Nichols 方法 Cohen-Coon 方法 IMC 方法

MATLAB中的PID控制器仿真是一个关键的研究领域，提供了相关的源代码和仿真图供下载使用。

提供一个用于控制系统的模糊自校正PID Matlab程序。该程序性能稳定，是控制领域的常用策略，供大家参考使用。

提出了一种基于在线信息服务平台的数据二次整合模型，并使用 VC 开发工具实现了二次挖掘的框架。

自底向上方法的特点包括：- 部门级数据集市专注于特定主题领域- 快速投资回报率，满足部门特定需求- 部门自主权和设计灵活性- 作为其他部门数据集市的参考- 可轻松复制到其他部门- 每个部门需要进行数据重建- 存在一定程度的冗余和不一致性- 可行的方法，目标是扩展到企业数据仓库 (EDB) 部门级数据集市- 操作型数据（局部） 企业数据仓库 (EDB)- 外部数据- 操作型数据（全部） 其他- 操作型数据（局部）

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

这是一个利用MySQL数据库开发的在线聊天室应用，采用JSP技术进行前端开发。

时间序列数据挖掘是数据分析中重要的分支之一，专注于从序列数据中提取信息和模式。在这个过程中，相似性度量是核心任务之一。欧几里得距离作为基本的相似性度量方法之一，具有线性时间复杂度，但对异常点敏感，且要求比较的序列长度相等。动态时间规整（DTW）作为另一种有效方法，能够测量不同长度时间序列之间的相似性，通过弯曲操作处理等长时间序列，使其匹配到相似趋势上。文章《在线和动态时间规整，用于时间序列数据挖掘》提出了一种加速DTW计算的方法，通过滑动窗口将长序列分割为短子序列，并提出了有效的DTW算法来测量子序列间的相似性。数值实验表明，该方法比传统DTW方法更快、更有效。文章还结合在线学习，将DTW应用于实时数据流中，显著提高了算法在时间序列数据挖掘中的性能。

这是一个关于数据库课程设计和毕业设计的案例，重点介绍了基于Javaweb技术的在线花店系统的设计与实现。项目涉及数据库语句的编写和系统功能的详细设计。