基于Pro/E软件建立了直齿圆柱齿轮的三维实体模型,并利用ANSYS软件中的导入功能建立了直齿圆柱齿轮的三维有限元模型.通过对齿轮有限元模型的动力学模态分析,求出了齿轮的各阶固有频率和对应的主振型,可作为在机构设计过程中使外界激励响应的频率避开齿轮的固有频率的理论参考,从而避免齿轮所在的传动系统发生共振现象.同时通过求解结果测定了其径向变形的最大变形程度,并得到了von Mises应力的最大值及其应力分布图,为齿轮机构的设计提供了理论依据.

毕业设计基于Java的酒店管理系统源码+数据库+论文+任务书+开题报告+答辩.高分通过项目，已获导师指导。 本项目是一套基于Java的酒店管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业 包含：源码+运行说明+数据库等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 本系统使用Java语言和MySQL数据库，采用B/S模式结构，开发工具采用Navicat和IDEA。选择目前主流的框架SpringBoot进行开发，前端页面呈现技术选择VUE技术实现了酒店管理系统功能。通过酒店管理系统，自动化和集中管理酒店的各项业务，包括客房预订、客户信息管理、员工排班、客房管理等，从而提高管理效率，减少人力成本和错误率，开发酒店管理系统能够有效地提升酒店的管理效率和服务水平，满足现代社会对高效、便捷、个性化服务的需求，为酒店业的发展注入新的活力和动力 本系统中管理员功能包括用户管理，客房管理，预订管理，入住安排管理，公告管理 根据对用户的需求进行分析，用户功能包括注册登录、查找酒店、酒店预订、个人中心、公告浏览

基于组态软件的双容水箱液位控制系统设计 摘要：液位控制问题是人民生活以及工业生产过程中的一类常见的问题，在污水处理，溶液过滤，化工生产等多种行业在生产加工过程之中都需要对液位进行控制，如果液位控制得当就能够提高生产效率以及产品的质量。这些不同背景的液位控制都可以简化为双容水箱的水位控制问题。本文基于 MCGS 组态软件，使用 AE2000B 型过程控制实验装置，运用 PLC 技术，自动控制技术，通信技术设计了一个双容水箱串级控制系统，该系统能够完成对下水箱水位的精确控制并且具有易于操作、运行可靠、抗干扰能力强的特点。 一、组态软件在液位控制系统中的应用 组态软件是指一种基于 PC 机的工业自动化软件，能够对生产过程中的各种数据进行实时监控和控制。MCGS 组态软件是其中的一种，具有实时监控、数据采集、报警处理、趋势记录和报表打印等功能。该软件可以与 PLC 结合使用，实现对液位控制系统的自动控制。 二、PLC 在液位控制系统中的应用 PLC（Programmable Logic Controller，程序可编逻辑控制器）是一种专门为工业自动化设计的微型计算机。它可以实现对液位控制系统的自动控制，具有高效、可靠、抗干扰等特点。PLC 可以与组态软件结合使用，实现对液位控制系统的实时监控和控制。 三、串级控制在液位控制系统中的应用 串级控制是一种常见的控制策略，能够实现对液位控制系统的精确控制。在该系统中，我们使用了 PID 控制算法，实现对下水箱水位的精确控制。该算法可以根据实际情况进行调整，实现对液位控制系统的最优控制。 四、液位控制系统的设计与实现 液位控制系统的设计是基于 MCGS 组态软件和 PLC 技术的。我们使用 AE2000B 型过程控制实验装置，设计了一个双容水箱串级控制系统，该系统能够完成对下水箱水位的精确控制并且具有易于操作、运行可靠、抗干扰能力强的特点。 五、液位控制系统的优点 液位控制系统具有以下优点： * 高效：液位控制系统可以实时监控和控制液位，提高生产效率和产品质量。 * 可靠：液位控制系统具有抗干扰能力强的特点，能够在恶劣环境下运行。 * 容易操作：液位控制系统具有易于操作的特点，能够简化操作员的工作。 六、结论 本文基于 MCGS 组态软件和 PLC 技术，设计了一个双容水箱串级控制系统，该系统能够完成对下水箱水位的精确控制并且具有易于操作、运行可靠、抗干扰能力强的特点。该系统可以应用于污水处理、溶液过滤、化工生产等多种行业，提高生产效率和产品质量。

应用简易支持向量机（SSVM）进行客户流失预测，以提高机器学习方法的预测能力。以国外电信公司客户流失预测为实例，与最近邻算法（NPA）进行了对比，发现该方法在获得与NPA近似准确率的条件下，所花费的时间和时间增加值远小于NPA，是研究客户流失预测问题的有效方法。 ### 基于简易支持向量机的客户流失预测研究 #### 一、研究背景与意义 客户流失预测是企业客户关系管理中的一个重要环节，它能够帮助企业提前识别可能离开的客户，从而采取措施减少客户的流失，提升企业的经济效益。随着信息技术的发展，机器学习技术在客户流失预测中的应用日益广泛。支持向量机（SVM）作为一种有效的机器学习方法，在处理非线性、高维模式识别问题以及小样本问题上具有独特的优势。 #### 二、简易支持向量机（SSVM）简介 简易支持向量机（SSVM）是一种优化后的支持向量机算法，旨在解决传统SVM在处理大规模数据集时面临的计算复杂度和内存消耗问题。SSVM通过采用特定的迭代策略和优化技术，将原始的大规模问题分解为多个小规模的子问题，并逐步求解这些子问题来逼近最优解。这种方法可以显著降低计算时间和内存需求，同时保持较高的预测准确性。 #### 三、研究方法 本研究以国外电信公司的客户流失预测为例，采用了简易支持向量机（SSVM）作为预测工具，并与最近邻算法（NPA）进行了比较。研究发现，SSVM不仅能够在获得与NPA相近预测准确率的情况下，还大幅减少了所需的计算时间和资源消耗。这意味着SSVM是一种更高效、更实用的客户流失预测方法。 #### 四、SSVM与NPA的对比分析 1. **准确性**：SSVM和NPA都能达到较高的预测准确率，但在具体的测试案例中，两种方法的准确率差异不大，表明SSVM在保证预测效果的同时，具有更好的性能优势。 2. **计算效率**：SSVM相较于NPA，其计算速度更快，特别是在处理大规模数据集时，这种优势更为明显。这是因为SSVM采用了高效的迭代策略，能够有效减少不必要的计算步骤。 3. **内存消耗**：SSVM通过对大规模问题的分解处理，减少了存储核矩阵所需的内存，从而降低了对硬件资源的需求。 4. **稳定性**：SSVM基于结构风险最小化原理，这有助于提高模型的泛化能力，使得预测结果更加稳定可靠。 #### 五、结论与展望 本研究证实了简易支持向量机（SSVM）在客户流失预测中的有效性。相比于传统的支持向量机和其他机器学习算法如NPA，SSVM不仅保持了较高的预测准确率，而且在计算效率和资源消耗方面表现更优。这一研究成果对于电信公司等需要处理大量客户数据的企业来说具有重要的实践意义，可以帮助它们更有效地管理客户关系，减少客户流失，提升竞争力。未来的研究可以进一步探索SSVM在其他领域中的应用潜力，如金融风控、医疗健康等，以及如何结合其他先进的机器学习技术和大数据处理技术，进一步提升预测模型的性能和适用范围。

内容概要：本文档是一份本科毕业设计论文，题目为《医院后台管理系统设计与实现》。论文探讨了互联网时代的到来如何弥补传统信息管理在时效性、安全性和可操作性等方面的不足，通过开发符合需求的软件，使数据内容管理更加科学便捷。该系统实现了病房管理、病例管理、处方管理、字典管理、公告信息管理、患者管理、药品管理、医生管理、预约医生管理和住院管理等功能。系统采用了MySql数据库进行数据的安全存储与备份，确保了数据的可靠性。论文详细介绍了系统开发的技术背景、可行性分析、系统运行环境、系统流程分析、设计原则、结构设计、功能结构设计、数据库设计、系统实现和系统测试。 适合人群：计算机科学与技术专业的本科生，尤其是软件工程方向的学生；对医院信息管理系统感兴趣的开发者和研究人员。 使用场景及目标：①适用于医院后台管理系统的开发和优化；②为类似医疗信息系统的设计提供参考案例；③帮助学生理解从需求分析到系统实现的完整开发流程；④提高医院信息处理效率，增强数据的安全性和准确性。 其他说明：论文强调了系统开发的实际操作和理论知识的结合，展示了如何利用所学知识解决实际问题。文中还提到了开发过程中遇到的一些挑战，如中文乱码、数据安全和框架使用问题，并分享了解决这些问题的经验。此外，作者在致谢部分表达了对导师和同学的感激之情，体现了团队合作的重要性。

### Adaptive Double-Threshold Energy Detection Algorithm for Cognitive Radio #### 摘要与背景 本文提出了一种自适应双阈值能量检测算法（Adaptive Double-Threshold Energy Detection Algorithm, ADTED），该算法针对传统频谱感知算法易受噪声影响的问题进行了改进。在认知无线电系统中，次级用户（Secondary User, SU）可以通过感知频谱空洞来利用未被初级用户（Primary User, PU）使用的频段。因此，频谱感知技术是认知无线电技术的核心，对于提高网络吞吐量和灵活性至关重要。 #### 算法原理 ADTED算法基于传统的能量检测方法，但通过引入自适应双阈值机制提高了性能。该机制允许算法根据观测结果与预设阈值之间的比较，在单轮感知和双轮感知之间自动切换。具体来说： - **单轮感知**：如果观测结果低于较低的阈值，则认为频段未被占用。 - **双轮感知**：如果观测结果位于两个阈值之间，则进行第二次更长时间的感知以提高检测准确性。 - **频谱占用确认**：只有当观测结果高于较高的阈值时，才认为频段被占用。 #### 数学模型与分析 为了评估算法性能，文中推导了检测概率、虚警概率以及感知时间的数学表达式。这些表达式对于理解算法在不同信号噪声比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）下的行为至关重要。 - **检测概率**（Probability of Detection, Pd）：表示正确检测到初级用户存在的概率。 - **虚警概率**（Probability of False Alarm, Pf）：表示错误地将不存在初级用户的频段识别为存在初级用户的情况。 - **感知时间**：完成一次完整感知过程所需的时间。 #### 模拟与实验验证 通过蒙特卡罗模拟方法，对ADTED算法进行了性能验证，并绘制了SNR与检测概率、SNR与感知时间之间的关系图。此外，还在基于GNU Radio和通用软件无线电外设（Universal Software Radio Peripheral, USRP）的真实认知无线电系统上进行了实验验证。实验结果表明，与现有频谱感知方法相比，ADTED算法能够在合理的时间内实现更高的检测概率。 #### 结论 本文提出的ADTED算法通过引入自适应双阈值机制显著提高了认知无线电系统中的频谱感知性能。该算法能够有效应对噪声干扰问题，并在保持合理感知时间的同时，提高了检测准确率。这对于提升认知无线电系统的整体性能具有重要意义。 #### 关键词解析 - **能量检测**（Energy Detection, ED）：一种基本的频谱感知方法，通过测量接收信号的能量来判断频段是否被占用。 - **软件无线电**（Software Radio）：一种可以由软件定义其功能的无线电通信系统。 - **检测概率**（Probability of Detection, Pd）：衡量算法正确检测到初级用户存在的能力。 - **感知时间**（Sensing Time）：完成一次频谱感知操作所需的时间长度。 ### 总结 本文详细介绍了一种适用于认知无线电的自适应双阈值能量检测算法。该算法通过对传统能量检测方法的改进，有效地解决了噪声敏感性问题，并在理论分析、模拟仿真及实际测试等多个层面上验证了其优越性。对于进一步提高认知无线电系统的频谱利用率和性能具有重要的理论意义和应用价值。

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家族性慢性良性天疱疮一个散发病例致病基因ATP2C1突变检测，张鼎伟，涂晨，综目的 研究慢性家族性良性天疱疮(Hailey-Hailey disease，HHD)一个散发患者ATP2C1基因的突变及可能致病原因。方法 通过外周血提取基因组DNA�

此资源为完整项目，下载部署后，可参考后再做课设、毕设、期末大作业项目设计决定。 压缩包为完整资源文件，可自行调试部署，平时工作忙，博主不提供免费技术服务哦，请理解。 如需联系可进入主页查看任意一篇博文， 【文末处】可找到博主哦 包含：项目源码、数据库脚本、项目说明等，有论文参考，该项目可以直接作为毕设使用。 技术实现： ​后台框架：SpringBoot框架 或 SSM框架 ​数据库：MySQL 开发环境：JDK、IDEA、Tomcat 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 如果您的开发基础不错，可以在此代码基础之上做改动以实现更多功能。 其他框架项目设计成品不多，请根据情况选择，博主致力于计算机专业毕设项目研究开发。

本文主要研究了带有时变时滞系统的稳定性分析问题。在现代控制系统中，时滞问题广泛存在，它们可能是由于信号传输延迟、物料处理时间、信息处理等多方面因素造成的。系统中的时滞现象，尤其是时变时滞，会对系统的性能产生不利影响，甚至可能导致系统不稳定。因此，对系统进行稳定性分析，并研究相应的稳定性条件，对于确保系统可靠运行具有重要的理论意义和实际应用价值。 文章中提到了Lyapunov-Krasovskii泛函方法，这是一种被广泛应用于分析时滞系统稳定性的数学工具。Lyapunov理论提供了一套系统稳定性分析的框架，而Krasovskii对该理论进行了扩展，使之能够适用于具有时滞的系统。该方法的关键思想是构造一个适当的Lyapunov-Krasovskii泛函，该泛函能够捕捉系统状态的时间变化以及时滞因素的影响。 文章中还提出了一个具体的Lyapunov-Krasovskii泛函表达式，并通过求解该泛函的时间导数来分析系统稳定性的充要条件。该泛函形式涉及积分项和系统状态变量的乘积，反映了时滞对系统状态的影响。通过数学推导，作者得到了一组不等式，这些不等式刻画了系统在时变时滞情况下的稳定性边界。 文章的另一部分强调了矩阵不等式方法在时滞系统稳定性分析中的应用。矩阵不等式是现代控制理论中的一个重要工具，尤其是在处理不确定性、参数变化和时滞等问题时。在本文中，矩阵不等式用于确定Lyapunov-Krasovskii泛函的参数，进而得出系统的稳定性条件。文中涉及到的矩阵形式包括矩阵的对称性、矩阵的正定性以及矩阵的线性矩阵不等式（LMIs）等。 此外，文章中还讨论了时变时滞系统稳定性的判定方法。这些方法不仅包括构造Lyapunov-Krasovskii泛函，还包括通过解矩阵不等式来确定稳定性的边界条件。这些条件通常以数学的形式给出，如系统矩阵和时滞参数满足某些特定的限制条件。 在给定的部分内容中，可以看出文章使用了大量的符号和数学表达式来构建稳定性分析的数学模型，包括系统矩阵、时滞参数、状态变量以及Lyapunov-Krasovskii泛函中的各项。这些数学模型和分析过程展示了时滞系统稳定性分析的复杂性和严谨性。尽管文中的某些数学表达式由于OCR识别错误可能不够完整或存在误差，但从给出的片段中，我们能够了解到文章的核心内容是围绕着如何利用Lyapunov-Krasovskii泛函和矩阵不等式方法来分析和判定带有时变时滞系统的稳定性问题。 本文所涉及的知识点包括系统稳定性的理论基础、Lyapunov-Krasovskii泛函的构造及其在时滞系统中的应用、矩阵不等式在稳定性分析中的重要性以及时变时滞系统稳定性判定的具体方法。这些知识点在控制理论及工程领域中具有重要的地位和应用价值。