基于模拟系统的施工导流风险分析 (2006年)

基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，

基于SQL的ATM取款业务模拟系统 本项目利用SQL脚本构建了一个简易的ATM取款业务模拟系统，涵盖了数据库设计、表结构创建、约束定义、视图创建以及存储过程编写等方面。 功能模块 数据库搭建: 创建数据库，用于存储银行账户、交易记录等相关信息。 表结构设计: 设计账户表、交易记录表等，并定义字段类型、主键、外键等约束，确保数据完整性和一致性。 视图创建: 创建视图以简化数据查询操作，例如账户余额视图。 存储过程开发: 编写存储过程实现开户、存款、取款、转账等业务逻辑，提高代码复用性和执行效率。 技术要点 SQL数据库操作语言 数据库设计原则：实体关系模型、数据完整性约束 存储过程编写与

信用卡风险挖掘实验数据源，这个 2024 年版的数据集简直是信用卡风险的必备良品。它包含了客户的基本信息、财务状况、信用历史等多种数据项，每一条记录代表一位客户。像性别、年龄、婚姻状况、教育背景这些都能看到，适合做信用风险、数据挖掘和机器学习实验。如果你是数据师或者在金融领域的同行，想必一定能从中得到不少启发。 你可以用这些数据进行各种操作，像数据清洗、特征工程，甚至还能用它来训练预测信用风险的模型。而且通过这个数据集，你能更好地理解影响信用评分的关键因素，并且掌握如何根据模型结果来制定信贷策略和审批政策。嗯，如果你正准备做相关研究，真心推荐你试试这个数据集！

本模拟系统提供便捷的ATM使用体验。包括：1.界面设计2.用户登录3.修改密码4.存款5.取款6.转账7.查询余额8.清单查询

利用LabVIEW和Matlab进行了风力发电场模拟系统的设计。

单向哈希函数在数字签名和认证中扮演着关键角色，保证了数据的有效性和安全性。针对基于混沌映射的哈希算法存在的一些问题，提出了新的解决方案和算法。通过仿真实验和混乱与散布性质统计分析，验证了所提出算法的可靠性和有效性。

数据结构与算法模拟系统涵盖了数据结构和算法的核心内容：数据结构包括逻辑结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（如有向图、无向图）以及抽象数据类型如集合和队列等；存储结构描述了数据在计算机中的具体存储方式，如数组的连续存储、链表的动态节点分配、树和图的邻接矩阵或邻接表表示；基本操作定义了每种数据结构的插入、删除、查找、更新、遍历等操作，并分析了它们的时间和空间复杂度；算法部分涵盖了算法设计、特性（输入、输出、有穷性、确定性和可行性）、分类（排序算法如冒泡排序、快速排序、归并排序，查找算法如顺序查找、二分查找、哈希查找，图论算法如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Wa

信号灯的语音控制项目，挺有意思的。它把MATLAB和语音识别技术结合起来，模拟出了一个“动口不动手”的智能交互方式。你只要说一句“红灯停”，灯就真停了，逻辑和现实中的红绿灯控制也挺像，适合拿来做个小系统原型练练手。语音识别部分用到了MFCC、PLP这类经典的特征提取方法，算是老朋友了。配合 MATLAB 的工具箱，训练模型、做匹配都挺顺的。你可以用麦克风采集语音，稍微下噪声，再提特征丢进模型里，识别精度还不错。控制逻辑上，可以用状态机或者事件触发方式来做反应。比如检测到“绿灯行”，状态一变，信号灯图像立马切换颜色。图像模拟也都能靠 MATLAB 搞定，闪烁效果、灯的变换都能画出来，体验感也跟上

运用聚类分析、主成分分析和相关矩阵的统计方法，对长江中下游18个湖泊的沉积物氮磷形态及释放风险进行了详细分析。研究发现，草型和藻型湖泊的环境差异是导致氮磷释放风险的主要原因。释放风险与铁磷、藻类可利用磷、总氮、总磷、上覆水中的氮磷含量、间隙水氮含量、孔隙度和有机质含量密切相关。磷酸盐释放风险主要由藻类可利用磷和铁磷形态决定，其他形态磷含量较低或不易释放。有机磷含量对磷的释放风险影响较小，但与有机质含量密切相关。