Covertype Data Set_机器学习_科研数据集

Covertype Data Set

英文关键词：

Classification,Categorical,machine learning,life,

中文关键词：

分类、分类、机器学习、生活，

数据格式：

TEXT

数据介绍：

Predicting forest cover type from cartographic variables only (no remotely sensed data). The actual forest cover type for a given observation (30 x 30 meter cell) was determined from US Forest Service (USFS) Region 2 Resource Information System (RIS) data. Independent variables were derived from data originally obtained from US Geological Survey (USGS) and USFS data. Data is in raw form (not scaled) and contains binary (0 or 1) columns of data for qualitative independent variables (wilderness areas and soil types).

This study area includes four wilderness areas located in the Roosevelt

National Forest of northern Colorado. These areas represent forests with minimal human-caused disturbances, so that existing forest cover types are more a result of ecological processes rather than forest management practices.

Some background information for these four wilderness areas: Neota (area 2) probably has the highest mean elevational value of the 4 wilderness areas. Rawah (area 1) and Comanche Peak (area 3) would have a lower mean elevational value, while Cache la Poudre (area 4) would have the lowest mean elevational value.

As for primary major tree species in these areas, Neota would have spruce/fir (type 1), while Rawah and Comanche Peak would probably have lodgepole pine (type 2) as their primary species, followed by spruce/fir and aspen (type 5). Cache la Poudre would tend to have Ponderosa pine (type 3), Douglas-fir (type 6), and cottonwood/willow (type 4).

The Rawah and Comanche Peak areas would tend to be more typical of the overall dataset than either the Neota or Cache la Poudre, due to their assortment of tree species and range of predictive variable values (elevation, etc.) Cache la Poudre would probably be more unique than the

others, due to its relatively low elevation range and species composition.

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预测森林覆盖类型从制图变量只(没有遥感数据)。从美国美国森林服务(林业) 区域2 资源信息系统(RIS) 数据确定给定的观察（30 ×30 米单元格）的实际森林覆盖类型。从最初获得从美国地质调查局）和美国林业数据来自独立变量。数据（不进行缩放）的原始形式，包含二进制（0 或1）列的定性的独立变量（荒野地区和土壤类型）的数据。这一研究领域包括四个荒野区域位于北科罗拉多罗斯福国家森林。这些领域代表最少人为干扰，森林，使现有的森林覆盖类型生态过程，而不是森林管理实践的结果。这些四荒野地区的一些背景资料：Neota （区域2）很可能有4 荒野地区的平均海拔最高值。Rawah (1 区) 和科曼奇高峰(3 区) 会有较低海拔的均值，虽然缓存拉普德勒(4 区) 会有最低海拔均值。在这些领域的主要主要乔木树种，Neota 会有云杉/fir (1 型)，在Rawah 时，科曼奇高峰可能会小干松（2 型）作为其主要的物种，其次是云杉/杉木和白杨(5 型)。拉普德勒缓存会往往黄松（3 型）、花旗（6 型）和卡顿伍德/柳(4 型)。Rawah 和科曼奇峰值区域会倾向于更典型的整体数据集Neota 或缓存拉普德勒，比他们的树种的分类和预测变量值（高程等）的范围拉普德勒缓存可能会比其他人因以其相对较低海拔的范围与物种组成更加独特。

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m u s h r o o m 数 据 集 机 器 学 习 之 逻 辑 回 归

uci数据集汇总及翻译 uci数据集汇总及翻译 1.Abalone : Predict the age of abalone from physical measurements 鲍鱼 DataSet ：根据物理度量，预测鲍鱼的年龄。 2.Abscisic Acid Signaling Network : The objective is to determine the set of boolean rules that describe the interactions of the nodes within this plant signaling network. The dataset includes 300 separate boolean pseudodynamic simulations using an asynchronous update scheme. 目标是测定布尔值的度量集合，以描述植物的信号网路节点。该数据集包括了 300 个独立的布尔值形式的虚拟动态模拟值，使用了异步更新的架构。 3.Acute Inflammations : The data was created by a medical expert as a data set to test the expert system, which will perform the presumptive diagnosis of two diseases of the urinary system. 4.Adult : Predict whether income exceeds $50K-yr based on census data. Also known as “Census Income” dataset. 成人 DataSet ：根据户口普查资料，预测收入是否能超过 50000 美元-年。通常也被称为“收入普查”数据集。 5.Annealing : Steel annealing data 退火 DataSet ：训练退火数据。

人机工程学数据总集

一人体工程学和常用室内尺寸 人体工程学是室内设计中必不可少的一门专业知识，了解人体工程学可以使装修设计尺寸更符合人们的曰常行为和需要。 人体工程学内容主要包括以下几点： *人体尺度*人体行为区域*常用家具设备尺寸*建筑尺度规范*视觉心理和空间 一、人体尺度 人体尺度，即人体在室内完成各种动作时的活动范围。设计人员要根据人体尺度来确定门的高宽度、踏步的高宽度、窗台阳台的高度、家具的尺寸及间距、楼梯平台、家内净高等室内心尺寸。常用的室内尺寸如下： 支撑墙体：厚度0.24m 室内隔墙断墙体：厚度0.12m 大门：门高2.0~2.4m，门宽0.90~0.95m 室内门：高1.9~2.0m左右、宽0.8~0.9m门套厚度0.1m 厕所、厨房门：宽0.8~0.9m、高1.9~2.0m 室内窗：高1.0m 左右窗台距地面高度0.9~1.0m 室外窗：高1.5m 窗台距地面高度1.0m 玄关：宽1.0m、墙厚0.24m 阳台：宽1.4~1.6m、长3.0~4.0m（一般与客厅的长度相同） 踏步：高0.15~0.16m、长0.99~1.15m、宽0.25m；扶手宽0.01m、扶手间距0.02m、中间的休息平台宽1.0m。 二、常用家具尺寸； 卧室： 单人床：宽0.9m、1.05m、1.2m；长1.8m、1.86m、2.0m、2.1m；高0.35m~0.45m。 双人床：宽1.35m、1.5m、1.8m，长、高同上。 圆床：直径1.86m、2.125m 、2.424m。 矮柜：厚度0.35~0.45m、柜门宽度0.3~0.6m、高度0.6m。 衣柜：厚度0.6~0.65m、柜门宽度0.4~0.65m、高度2.0~2.2m。 客厅： 沙发：厚度0.8~0.9m、坐位高0.35~0.42m、背高0.7~0.9m。 单人式：长0.8~0.9m 双人式：长1.26~1.50m 三人式：长1.75~1.96m 四人式：长2.32~2.52m 茶几：

机器人的动力学控制

机器人的动力学控制 The dynamics of robot control 自123班 庞悦 3120411054

机器人的动力学控制 摘要：机器人动力学是对机器人机构的力和运动之间关系与平衡进行研究的学科。机器人动力学是复杂的动力学系统，对处理物体的动态响应取决于机器人动力学模型和控制算法。机器人动力学主要研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，需要采用严密的系统方法来分析机器人动力学特性。本文使用MATLAB 来对两关节机器人模型进行仿真，进而对两关节机器人进行轨迹规划，来举例说明独立PD 控制在机器人动力学控制中的重要作用。 Abstract: for the robot dynamics is to study the relation between the force and movement and balance of the subject.Robot dynamics is a complex dynamic system, on the dynamic response of the processing object depending on the robot dynamics model and control algorithm.Kinetics of robot research dynamics problem and inverse problem of two aspects, the need to adopt strict system method for the analysis of robot dynamics.This article USES MATLAB to simulate two joints, the robot, in turn, the two joints, the robot trajectory planning, to illustrate the independent PD control plays an important part in robot dynamic control. 一 动力学概念 机器人的动力学主要是研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，再进一步研究机器人的关节力矩，使机器人的机械臂运动到指定位臵，其控制算法一共有三种：独立PD 控制，前馈控制和计算力矩控制，本文主要介绍独立PD 控制。 动力学方程：)()(),()(q G q F q q q C q q M +++=? ????τ

常用机械制图手工绘图工具及使用技巧

常用机械制图手工绘图工具及使用 技巧 熟练掌握常用的绘图工具使用技巧,对于提高手工绘图的质量和速率有重要意义。 —、常用绘图工具 （1）（图板）画图时，需将图纸平铺在图纸上，所以，图板的表面必须平整、光洁、且富有弹性。图板 的左侧边称为导边，必须平直。常用的图板规格有0号、1号和二号三种。 （2）丁字尺丁字尺主要用于画水平线，它由尺头和尺身组成。尺头和尺身的连接处必须牢固，尺头的 内侧边与尺身的上边（称为工作边）必须垂直。使用时，用左手扶住尺头，将尺头的内侧边紧贴图板的 导边，上下移动丁字尺，自左向右可画出一系列不同位置的水平线，如图1–18a所示。 （3）三角板三角板有45°-90°角和30°-60°-90°角的各一块。将一块三角板与丁字尺配合使用，自下而上 可画出一系列不同位置的直线，如图1-18b所示；还可画与水平线成特殊角度如30°、45°、60°的倾斜线，如图1-18c所示将两快三角板与丁字尺配合使用，可画出与水平线成15°、75°的倾斜线，如图2所示。两块三角板互相配合使用，可任画已知直线的水平线或垂直线，如图3所示。 图1用丁字尺和三角板画线 图2画15度75度斜线 图3画已知直线平行线和垂直线 二、分规、比例尺 (1)分规分规是用来量取尺寸、截取线段、等分线段的工具。分规的两腿端部有钢针，当两腿合龙时， 两针尖应重合于一点，如图4所示。图5所示为用分规在比例尺上量取尺寸（图5a），然后在线上连续截取等长线段（图5b）的方法若欲将图5c所示的AB线段四等分，可先任凭自测估计，将分规的两针 尖开到约为AB/4进行试分，如有剩余（或不足）时，再将针尖间的距离张大（或缩小）e/4，e为剩余或不足量，再进行试分，直到满意为止。用试分法也可等分圆或圆弧。 (2)比例尺比例尺的三个棱面上有六种不同比例的刻度，如1：100、1：200等，可用于量取不同比例的 尺寸。 图5分规画法 三、圆规圆规是用来画圆或圆弧的工具。圆规固定腿上的钢针具有两种不同形状的尖端：带台阶的尖端是画圆货圆弧时定心用的；带锥形的尖端可作分规使用。活动腿上有肘形关节，可随时装换铅芯插脚、 鸭嘴脚及作分规用的锥形钢针插脚，如图6所示。 图6圆规及附件 画圆或圆弧时，要注意调整钢针在固定腿上的位置，使两腿在合龙时针尖比铅芯稍长些，以便将针尖全部扎入内，如图7a所示；按顺时针方向转动圆规，并稍向前倾斜，此时，要保证针尖和笔尖均垂直纸 面，如图7b所示；画大圆时，可接上延长杆后使用，如图7c所示。 图7圆规用法 四、曲线板曲线板是绘制非圆曲线的常用工具。画线时，先徒手将各点轻轻地连成曲线，如图8a所示；然后在曲线板上选取曲率相当的部分，分几段逐次将各点连成曲线，但每段都不要全部描完，至少留出后两点间的一小段，使之与下段吻合，以保证曲线的光滑连接，如图8b所示。 图8非圆曲线的描绘 五、铅笔(1)铅笔的型号及应用绘图铅笔分软与硬两种型号，字母“B”表示软铅笔，字母“H”表示硬铅芯。“B” 之前的数值越大，表示铅芯越硬。 之前的数值越大，表示铅芯越软；“H” 字母“HB”表示软硬适中的铅芯。 图9修磨铅笔的方法

机器学习_Wine Data Set(酒数据集)

Wine Data Set(酒数据集) 数据摘要： Using chemical analysis determine the origin of wines 中文关键词： 多变量,分类,酒,UCI, 英文关键词： Multivariate,Classification,Wine,UCI, 数据格式： TEXT 数据用途： This data is used for classfication. 数据详细介绍： Wine Data Set

Source: Original Owners: 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. Donor: Stefan Aeberhard, email: stefan '@' https://www.sodocs.net/doc/7c9660322.html,.au Data Set 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 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.

人机工程学考试重点笔记

一、 1、人机工程学：人机工程学（Man-Machine Engineering)是研究人、机械及其工作环 境之间相互作用的学科。 2、学科命名：美国——人类工程学Human Engineering 、人的因素工程学Human Factors Engineering ，西欧（常用）——人类工效学Ergonomics 。日本——人间 工学。国内——工程心理学Engineering Psychology 3、人机工程学的发展以及特点： a 、 经验人机工程学：机械设计的是主要着眼点在于力学、电学、热力学等工 程技术方面的原理设计上，在人机关系上是以选择和培训操作者为主，使 人适应于机器。 b 、 科学人机工程学：重视工业与工程设计中“人的因素”，力求使机器适应 于人。 c 、 现代人机工程学：研究方向：把人-机-环境系统作为一个统一的整体来研 究，以创造最适合于人操作的机械设备和作业环境，使人-机-环境系统相 协调，从而获得系统的最高综合效能。 4、学科的研究方法： a 、观察分析法 ，b 、实测法，c 、实验法，d 、模拟和模型实验 法，e 、计算机数值仿真法。 5、人体测量学也是一门新兴的分支学科，它是通过测量人体各部位尺寸来确定个体之 间和群体之间在人体尺寸上的差别，用以研究人的形态特征，从而为各种工业设计 和工程设计提供人体测量数据。 6、人机工程学范围内的人体形态测量数据主要有两类，即人体构造尺寸和功能尺寸的 测量数据。人体构造上的尺寸是指静态尺寸；人体功能上的尺寸是指动态尺寸，包 括人在工作姿势下或在某种操作活动状态下测量的尺寸 7、人体测量的主要方法有：a 、普通测量法，b 、摄像法，c 、三维数字化人体测量法。 8、测量基准面：a 、正中矢状面（左右），b 、冠状面（前后），c 、横断面（上下 面），d 、眼耳平面（通过左右耳屏点及右眼眶下点得横断面） 9、均值：表示样本的测量数据集中地趋向某一个值，该值为平均值，简称均值。 ∑==n i i x n x 11

机器学习_boston dataset(波士顿数据集)

boston dataset(波士顿数据集) 数据摘要： A small but widely used dataset concerning housing in the Boston Massachusetts area. It has been adapted from the UCI repository of machine learning databases. More information is available in the detailed documentation. 中文关键词： 波士顿,数据集,房屋,机器学习, 英文关键词： boston,dataset,housing,machine learning, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing Classification

数据详细介绍： boston dataset A Dataset derived from information collected by the U.S. Census Service concerning housing in the area of Boston Mass. This dataset contains information collected by the U.S Census Service concerning housing in the area of Boston Mass. It was obtained from the StatLib archive (https://www.sodocs.net/doc/7c9660322.html,/datasets/boston), and has been used extensively throughout the literature to benchmark algorithms. However, these comparisons were primarily done outside of Delve and are thus somewhat suspect. The dataset is small in size with only 506 cases. The data was originally published by Harrison, D. and Rubinfeld, D.L. `Hedonic prices and the demand for clean air', J. Environ. Economics & Management, vol.5, 81-102, 1978. Dataset Naming The name for this dataset is simply boston. It has two prototasks: nox, in which the nitrous oxide level is to be predicted; and price, in which the median value of a home is to be predicted Miscellaneous Details Origin The origin of the boston housing data is Natural. Usage This dataset may be used for Assessment. Number of Cases The dataset contains a total of 506 cases. Order The order of the cases is mysterious.

人机工程学习题

第一章人机工程学概论(习题) 1、简述人机工程学的定义 答：国际人机工程学会（IEA）对人机工程学所下的定义：“人机工程学是研究人在某种工作环境中的解剖学、生理学和心理学等方面的各种因素；研究人和机器及环境的相互作用； 研究人在工作、家庭生活和休假时怎样统一考虑工作效率、健康、安全和舒适等问题的学科”。 本书认为：人机工程学是人的生理和心理特点出发，研究人、机、环境的相互关系和相互作用的规律，以优化人—机—环境系统的一门学科。 2、举出我们日常生活中与人机工程学相关的例子 答：兵器握柄的形状、弓箭的制作和使用、掘土工具“耒”、鼠标的形状、某些高档的椅子、人机信息界面设计、工作台椅设计、各种工具的设计等等。 3、说出人机工程学科常见的名称 答：美国：Human Engineering; Human Factors Engineering 人类工程学或人类因素工程学。 欧洲：Ergonomics 人类工程学或工效学。 已被国际标准化组织正式采纳， 本义：劳动的规律。工程心里学（前苏联）；人间工学（日本） 我国：人机工程学、人类工程学、工程心理学、宜人学、人的因素等。 4、简要地说明现代人机工程学研究的内容和方法？ (1) 研究内容： 1）人体特性的研究：主要研究在工业设计中与人体有关的问题。 2）工作场所和信息传递装置的设计：主要研究如何设计合适的环境及信息传递装置，使人可以舒适高效的工作。 3）环境控制与安全保护：主要研究从长远利益出发，如何设计环境及进行安全保护以保证人在长期工作下健康不受影响，事故危险性最小。 4）人机系统的总体设计：人机系统工作效能的高低主要取决于它的总体设计，即在整体上使“机”与人体相适应，解决好人与机器之间的分工和机器之间信息交流的问题可，使二者取长补短，各尽所长。 5）人机工程学发展动向的研究 5、人机工程学发展动向的研究 1. 观察法可借助摄影或录象 2. 实测法借助仪器进行实际测量 3. 实验法在实验室或作业现场进行多次反复观测。 4. 模拟和模型试验法 5. 计算机数值仿真法 6. 分析法（HoneyWell亨利威尔） 7. 调查研究法：各种调查研究的方法（抽样/询问/问卷）注重测试方法的可靠性和有性 可靠性（一致性）：重复实验时，结果应一致. 有效性：测试结果能真实反映所评价的内容. 6、讲述人机工程学发展的4个阶段

乌云数据集(cloud dataset)_机器学习_科研数据集

乌云数据集(cloud dataset) 数据介绍： These data are those collected in a cloud-seeding experiment in Tasmania. The rainfalls are period rainfalls in inches. TE and TW are the east and west target areas respectively, while NC, SC and NWC are the corresponding rainfalls in the north, south and north-west control areas respectively. S = seeded, U = unseeded. 关键词： 人工降雨试验,塔斯马尼亚岛,降雨,周期,英寸, cloud-seeding experiment,Tasmania,rainfalls,period,inch, 数据格式： TEXT 数据详细介绍： Cloud dataset These data are those collected in a cloud-seeding experiment in Tasmania between mid-1964 and January 1971. Their analysis, using regression techniques and permutation tests, is discussed in: Miller, A.J., Shaw, D.E., Veitch, L.G. & Smith, E.J. (1979).`Analyzing the results of a cloud-seeding experiment in Tasmania', Communications in Statistics - Theory & Methods, vol.A8(10),1017-1047.

安全人机工程学(习题库)

第一章概论 1．人机关系随社会的发展有很大的变化，请举例说明其变化及其特点。 2．如何理解安全人机工程学的含义？ 3. 阐述人机工程学与安全人机工程学的联系与区别 4. 举例分析你所熟悉的一个人机系统的人、机及其结合面 5．请说明安全人机工程学在安全工程学中所处的地位与作用 6．何为安全人机工程学？其任务与研究范围是什么？ 第二章人体的人机学参数 1．为什么说人体测量参数是一切设计的基础？ 2．人体测量数据如何处理？ 3．使用人体数据的原则是什么？ 4．手、脚作业域如何确定？ 5．人体测量数据的运用准则有哪些？ 6．作业椅与工作台如何确定合适？ 7．结合实际举例说明人体数据在工程中的应用？ 第三章人的生理和心理及人体生物力学特性 1、何谓人的感觉适应性、感觉有效刺激及感觉相互作用，对上述特性的研究对安全工作有什么作用？ 2、人的视觉、听觉各有哪些特征？ 3、何谓人的反应时间？如何能缩短人的反应时间？ 4、如何能提高人的信息处理能力？ 5、何谓注意？有哪些特征？ 6、由非理智行为而发生违章操作的心理因素有哪些表现？ 7、如何应用能力的个体差异搞好安全工作？ 8、色彩对人有哪些生理、心理影响？作业场所和工作面色彩选择应注意哪些问题。 9、噪声对不同工作内容的影响主要体现在哪些方面？ 10、人体活动范围可分为哪几类？如何根据作业特点确定适宜的作业范围？ 11、人体四肢操纵力有哪些特点？对操纵器布置有哪些影响？ 12、在进行安全人机系统设计时，为了使动作速度、频率和准确性、灵活性很好的结合，必须遵循哪些规律？ 13、影响人体作用力的因素有哪些？ 14、何谓疲劳？疲劳形成的原因？ 15、如何能减少或改善作业人员的疲劳？ 第四章安全人机功能匹配 1、何为开环与闭环人机系统？ 2．举例说明机械设备的危险部位 3．常见的机械事故有哪些？ 4. 机器设备的本质安全从哪几个方面着手？ 5. 机械设计需要考虑哪些安全人机工程学要求？ 6．何谓“人机功能分配”？为何要对人与机进行功能分配？ 7. 人、机各有哪些优势和劣势？如何合理分配其功能？ 8．人机功能分配的原则是什么？ 9．举例说明人机功能分配不当造成的危害。 10．举例说明人与机的不同特点。 第五章人机系统的安全设计与评价

机器学习_Lung Cancer Data Set(肺癌数据集)

Lung Cancer Data Set(肺癌数据集) 数据摘要： Lung cancer data; no attribute definitions 中文关键词： 机器学习,肺癌,分类,多变量,UCI, 英文关键词： Machine Learning,Lung Cancer,Classification,MultiVarite,UCI, 数据格式： TEXT 数据用途： This data is used for classification. 数据详细介绍： Lung Cancer Data Set Abstract: Lung cancer data; no attribute definitions.

Source: Data was published in : Hong, Z.Q. and Yang, J.Y. "Optimal Discriminant Plane for a Small Number of Samples and Design Method of Classifier on the Plane", Pattern Recognition, Vol. 24, No. 4, pp. 317-324, 1991. Donor: Stefan Aeberhard, stefan '@' https://www.sodocs.net/doc/7c9660322.html,.au Data Set Information: This data was used by Hong and Young to illustrate the power of the optimal discriminant plane even in ill-posed settings. Applying the KNN method in the resulting plane gave 77% accuracy. However, these results are strongly biased (See Aeberhard's second ref. above, or email to stefan '@' https://www.sodocs.net/doc/7c9660322.html,.au). Results obtained by Aeberhard et al. are : RDA : 62.5%, KNN 53.1%, Opt. Disc. Plane 59.4% The data described 3 types of pathological lung cancers. The Authors give no information on the individual variables nor on where the data was originally used. Notes: - In the original data 4 values for the fifth attribute were -1. These values have been changed to ? (unknown). (*) - In the original data 1 value for the 39 attribute was 4. This value has been changed to ? (unknown). (*) Attribute Information: Attribute 1 is the class label. All predictive attributes are nominal, taking on integer values 0-3 Relevant Papers: Hong, Z.Q. and Yang, J.Y. "Optimal Discriminant Plane for a Small Number of Samples and Design Method of Classifier on the Plane", Pattern Recognition, Vol. 24, No. 4, pp. 317-324, 1991. [Web Link]

机器学习_Trains Data Set(火车数据集)

Trains Data Set(火车数据集) 数据摘要： 2 data formats (structured, one-instance-per-line) 中文关键词： 多变量,分类,UCI,火车, 英文关键词： Multivariate,Classification,UCI,Trains, 数据格式： TEXT 数据用途： This data set is used for classification. 数据详细介绍： Trains Data Set Abstract: 2 data formats (structured, one-instance-per-line)

Source: Original owners: Ryszard S. Michalski (michalski '@' https://www.sodocs.net/doc/7c9660322.html,) and Robert Stepp Donor: GMU, Center for AI, Software Librarian, Eric E. Bloedorn (bloedorn '@' https://www.sodocs.net/doc/7c9660322.html,) Data Set Information: Notes: - Additional "background" knowledge is supplied that provides a partial ordering on some of the attribute values. - We are providing this dataset both in its original form and in a form similar to the more typical propositional datasets in our repository. Since the trains dataset records relations between attributes, this transformation was somewhat challenging. However, it may shed some insight on this problem for people who are more familiar with the simple one-instance-per-line dataset format. Hierarchy of values: if (cshape is one of {openrect,opentrap,ushaped,dblopnrect} then cshape is opentop if (cshape is one of {hexagon,ellipse,closedrect,jaggedtop,slopetop, engine} then cshape closedtop Prediction task: Determine concise decision rules distinguishing trains traveling east from those traveling west.

人机工程学试题库

一．名词解释（5）：15 人体测量学：是通过测量人体各部位尺寸来确定个体之间和群体之间在人体尺寸上的差别，用以研究人的形态特征，从而为各种工业设计和工程设计提供人体测量数据。 百分位：具有某一尺寸和小于该尺寸的人占统计对象的百分比。 临界视角：眼睛能分辨被看物体最近两点的视角。 视野：指人的头部和眼球固定不动的情况下，眼睛观看正前方物体时所能看得见的空间围，常以角度来表示。 听阈：在最佳的听闻频率围，一个听力正常的人刚刚能听到给定各频率的正弦式纯音的最低声强I mi n，称为相应频率下的”听阈值“。 痛阈：对于感受给定各频率的正弦式纯音，开始产生疼痛感的极限声强I max，称为相应频率下的“痛阈值”。 掩蔽效应：一个声音的听阈因另一个声音的掩蔽（一个声音被另一个声音所掩盖的现象）作用而提高的效应。

痛觉：有机体受到伤害性刺激所产生的感觉。 适宜刺激：人体的各感觉器官都有各自最敏感的刺激形式，这种刺激形式称为相应感觉器的适宜刺激。 余觉：刺激取消后，感觉可以存在极短时间，这种现象叫“余觉”。 知觉：是人脑对直接作用于感觉器官的客观事物和主观状况整体的反映。 感觉：是人脑对直接作用于感觉器官的客观事物个别属性的反映。 感知觉：在生活和生产活动中，人都是以知觉的形式直接反映事物，而感觉只作为知觉的组成部分而存在于知觉之中，很少有孤立的感觉存在，在心理学中就把感觉和知觉统称为“感知觉”。 错觉：在特定条件下，人们对作用于感觉器官之外事物所产生的不正确的知觉。 反应时间：人从接受外界刺激到作出反应的时间。 坐高：从头顶点至椅面的垂距。 坐宽：臀部左右向外最凸出部位间的横向水平直线距离。

常用机械部件与工具的认识和使用

实训1 常用机械部件与工具的认识和使用 知识引导： 随着社会信息化的加速，图文信息设备大量地应用于办公自动化领域。其设备可分为计算机类（各种类型计算机、计算机网络系统、图文处理设备、电子会议设备等）、通信设备类（电话、传真机、局域网、程控交换机等）和办公机械类（复印机、打印机、绘图仪、扫描仪、投影机、桌面轻印刷系统、碎纸机、装订机等）。在各类设备的日常使用、保养与维护中，拆解和维护维修设备时经常要用到各种工具，常用的拆解维护工具有：螺丝刀、镊子、排刷、吹气球、脱脂棉等，常用的维护维修工具有：各式钳子、扳手、万用表、电烙铁等。另外，各类图文信息设备上都离不开各种连接和固定用的螺丝、卡簧等机械部件。 实训仪器及耗材： 工具箱，机械部件，如各类螺丝、螺栓和螺母、平垫片等。 实训目的： 本实训目的在于认识各种螺丝、卡簧等机械部件，认识拆解和维护维修设备常用的工具，熟悉工具的作用和正确的使用方法，并练习各类工具的使用。 实训要求： 1、认识螺丝、卡簧等机械部件。 2、认识常用工具的形状、名称和基本用途。 3、知道常用工具的正确使用方法。 4、练习使用常用的各类工具。

实训步骤： 1、通过讲解和展示认识工具箱中的各类工具和常用机械部件。 2、通过讲解和演示操作对工具的作用和正确使用方法进行了解和掌握。 3、将各类机械零件和工具的用途填写在表格中。 4、动手练习使用常用工具，如：螺丝刀、尖嘴钳等。 机械部件与工具展示： 螺丝 在图文信息设备上，螺丝用的非常多。螺丝有很多种类，要根据它的用途的不同，选择对应的使用方法。一般的，小的叫做螺丝，大的叫做螺栓。从螺丝的正上方看到的头部形状分为两种：一字螺丝（－）和十字螺丝（＋）。如图1-1所示。 图1-1 一字螺丝和十字螺丝 小螺丝 直径在1mm－8mm的小型螺丝叫做小螺丝。表面涂黑的小螺丝叫“黑螺丝”，表面镀银色的的小螺丝叫“化妆螺丝”。小螺丝用于不需要太费力的部件的安装等。 黑螺丝主 图1-2 小螺丝

《人机工程学》复习资料全

人机工程学复习内容 说明:《人机工程学》考试分为A.B试卷，时间为2个小时，题型有辨析题、选择题、简答题、分析题、设计题。以下为复习内容，请大家好好准备，只有认真复习，才会取得好成绩，反之亦反。 友情提醒：考试为开卷考试，考试请带好铅笔、橡皮、草稿纸、尺、快速手绘表现工具——马克笔或彩铅等习惯用的手绘工具（因试卷纸张太薄，马克笔可能不适用）。 注意：虽然为开卷考试，但不可掉以轻心，考题均出自课堂内容，务必温习课本相关内容，重点在于理解知识点，知道如何应用，并在课本上做好笔记。 PS：学校要求只允许带本课程规定教材，不允许带其他教材、参考书、笔记本、打印资料、复印资料等其他任何资料，不然以作弊论处，请各位同学注意，自觉遵守考场规则。（没有教材的同学请注意，请及时购买。当然，对于有信心全部掌握在脑子里的学霸例外。） 祝大家考出好成绩！ 人机工学一般定义：人机工程学是以人的生理、心理特性为依据，应用系统工程的观点，分析研究人与产品、人与环境以及产品与环境之间的相互作用，为设计操作简便省力、安全、舒适，人—机—环境的配合达到最佳状态的工程系统提供理论和方法的学科。 人:是指操作者，或使用者。 机:泛指人可操作与可使用的物，可以是机器，也可以是用具或生活用品、设施、计算机软件等各种与人发生关系的一切事物。 环境:环境是人与机共处的环境，如作业场所和作业空间，自然环境和社会环境等。 研究的基本途径就是系统的将人的能力、极限、特点、行为和动机等相关信息应用到人们使用的事物和过程的设计和环境中。 研究对象是人-机-环境系统，研究产品设计中与人有关的问题，将人的需求和能力置于设计技术体系的核心位置。 研究目的是使系统高效运行且系统中的人获得安全、健康和舒适，为产品、系统和环境的设计提供与人相关的科学数据。追求实现人类和技术完美和谐融合的目标。 人机关系要实现的目标：实现高效、舒适、健康、安全等目标。

机器人动力学汇总

机器人动力学研究的典型方法和应用 （燕山大学 机械工程学院） 摘 要：本文介绍了动力学分析的基础知识，总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法：牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等，并且介绍了各个方法的特点。并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究，详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。 前 言：机器人动力学的目的是多方面的。机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。机器人机构包括机械结构和驱动装置，它是机器人的本体，也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构，同时也是机器人系统中被控制的对象。目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。所谓动力学模指的是一组动力学方程（运动微分方程），把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。 报告正文： （1）机器人动力学研究的方法 1）牛顿—欧拉法 应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程，是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。把机器人每个连杆（或称构件）看做一个刚体。如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量，那么，为了使连杆运动，必须使其加速或减速，这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。 若刚体的质量为m ，为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ，则按牛顿方程有：ma F = 为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动，必须在刚体上作用一力矩M ， 则按欧拉方程有：εωI I M += 式中，F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量；I 为刚体相对于原点通过质心并与刚

机器学习_Automobile Data Set(汽车数据集)

Automobile Data Set(汽车数据集) 数据摘要： This data set consists of three types of entities: (a) the specification of an auto in terms of various characteristics, (b) its assigned insurance risk rating, (c) its normalized losses in use as compared to other cars. From 1985 Ward's Automotive Yearbook. 中文关键词： 机器学习,多变量,回归,UCI,汽车, 英文关键词： Machine Learning,MultiVarite,Regression,UCI,Automobile, 数据格式： TEXT 数据用途： Regression 数据详细介绍：

Automobile Data Set Abstract: From 1985 Ward's Automotive Yearbook Source: Creator/Donor: Jeffrey C. Schlimmer (Jeffrey.Schlimmer '@' https://www.sodocs.net/doc/7c9660322.html,) Sources: 1) 1985 Model Import Car and Truck Specifications, 1985 Ward's Automotive Yearbook. 2) Personal Auto Manuals, Insurance Services Office, 160 Water Street, New York, NY 10038 3) Insurance Collision Report, Insurance Institute for Highway Safety, Watergate 600, Washington, DC 20037 Data Set Information: This data set consists of three types of entities: (a) the specification of an auto in terms of various characteristics, (b) its assigned insurance risk rating, (c) its normalized losses in use as compared to other cars. The second rating corresponds to the degree to which the auto is more risky than its price indicates. Cars are initially assigned a risk factor symbol associated with its price. Then, if it is more risky (or less), this symbol is adjusted by moving it up (or down) the scale. Actuarians call this process "symboling". A value of +3 indicates that the auto is risky, -3 that it is probably pretty safe. The third factor is the relative average loss payment per insured vehicle year. This value is normalized for all autos within a particular size classification (two-door small, station wagons, sports/speciality, etc...), and represents the average loss per car per year.