Белорусско-российского университета


НазваниеБелорусско-российского университета
страница1/21
Дата публикации14.09.2014
Размер2.83 Mb.
ТипКнига
referatdb.ru > Информатика > Книга
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   21

БИБЛИОТЕКА

БЕЛОРУССКО-РОССИЙСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

Библиографический список литературы,
поступившей в библиотеку (декабрь 2009г.)



Содержание
Информационные технологии. Вычислительная техника………….…3

Математическая кибернетика. Исследование операций.……………..57

Термодинамика…………………………………………………………......63

Общее машиностроение. Электротехника……………………………...69

Обработка давлением…………………………………………………….108

Детали машин……………………………………………………………..121

Обработка резанием……………………………………………………....125

Техника средств транспорта…………………………………………….135

Оптические приборы и аппаратура……………………………….……137

Строительство……………………………………………………………..139

Техническое черчение……………………………………………………156

Транспортное обслуживание…………………………………………….158

Охрана труда……………………………………………………………....163

Экология……………………………………………………………………166

Информационные технологии. Вычислительная техника
Алямовский, А. А.  COSMOSWorks. Основы расчета конструкций на прочность в среде SolidWorks / А. А. Алямовский. - М. : ДМК Пресс, 2010. - 784с. - (Проектирование). - 31499.

Чзс – 1

В данной книге рассматривается конечно-элементный пакет COSMOSWorks, интегриро­ванный о CAD SolidWurks. Представлено описание системы; функциональные воз­можности продукта рассмотрены с позиции инженерного расчета на прочность. Выделен круг задач, которые могут быть объектом расчета Акцепт сделан на проблемах, возникающих при использовании метода конечных элементов в задачах и области механики, Разнообразные типо­вые вопросы конечно-элементного моделирования: контактная задача, соединения, тонкостен­ные конструкции, тепловой расчет и термоупругость, оптимальное проектирование. В качество примеров приводятся расчеты канонических объектов, а также реальные инженерные проекты.

Приведены рекомендации по созданию адекватных моделей, по эффективному использо­ванию программы во взаимодействии с SolidWorks, модулей динамического анализа
COSMOSMotion, приложением для решения задач аэрогидродинамики и теплопередачи
COSMOSFloWorks, с другими приложениями SolidWorks. Показаны достоинства и ограни­чения, притупите интегрированным продуктам.

Книга содержит информацию по системе DesignSTAR, предназначенной для взаимодей­ствия с такими С AD-системами, как SulidEdge и Autodesk Iu veil tor. Затрагиваются вопросы выбора конфигурации ПК для MCAD САЕ-систем. Представлены результаты тестирования компьютеров на типовых задачах,

Но сравнениях- с изданием от 2004 года материал существенно переработан и дополнен. Изложение ведегея на базе версии продуктов 2006, 2007 года, интерфейс я функциональ­ность которых претерпели существенные изменения. Уделено значительное внимание моде­лям с соединителями, гибридными сетками. Расширен круг примеров, связанных с контакт-7тыми задачами, физической нелинейностью, комплексными проблемами механики твердого тела, кинематики, аэро-гидродинамики и теплопередачи. Также исправлены замеченные не­точности и недоработки.

Книга будет полезна инженерам, аспирантам и студентам старших курсов в качестве практического пособия по методам численного моделирования в механике. Также она может служить справочником по системе COSMOSWorks.
Краткое содержание

ПРЕДИСЛОВИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1.ОСНОВЫ COSMOSWorks

Глава 2.^ ПРОСТРАНСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ

Глава 3.ПОВЕРХНОСТНАЯ МОДЕЛЬ

Глава 4.КРИТИЧЕСКИЕ НАГРУЗКИ И ФОРМЫ ПОТЕРИ УСТОЙЧИВОСТИ

Глава 5СОБСТВЕННЫЕ ЧАСТОТЫ И ФОРМЫ КОЛЕБАНИЙ

Глава 6^ ТЕПЛОВОЙ РАСЧЕТ

Глава 7 ОПТИМИЗАЦИОННАЯ ЗАДАЧА

Глава 8 СБОРКИ

Глава 9ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ

Глава 10 СПЕЦИАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Глава 11 НЕЛИНЕЙНЫЙ АНАЛИЗ - COSMOSWorkSM COSMOSDesignSTAR

Глава 12 РАЦИОНАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ SolidWorks

Глава 13 ВОКРУГ COSMOSWorks

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Приложение 1

^ ВЕРСИЯ 2007 ГОДА

 Анализ данных и процессов : учеб. пособие / А. А. Барсегян [и др.]. - 3-е изд., перераб. и доп. - СПб. : БХВ-Петербург, 2009. - 512с. + CD-R. - (Учебная литература для вузов). - 30899.
Чзс – 1
Излагаются основные направления в области разработки координатных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный (Data Mining) анализ данных, В третьем издании по сравнению со вторым, выходившем под названием "Технологии анализа данных: Data Mining, Text Mining, Visual Mining. OLAP", добавлены визуальный (Visual Mining) и тексто­вый (Text Mining) анализ данных, анализ процессов (Process Mining), анализ Web-ресурсов (Wet> mining) и анализ в режиме реального времени (Real-Time Data Mining). Приведено описание методов и алгоритмов решения основных за­лай анализа: классификации, кластеризации и др. Описание идеи каждого мето­да дополняется конкретным примером его использования.

Прилагаемый компакт-диск содержиn стандарты Data Mining, библиотек) алгоритмов Xelopes и графический интерфейс к ней; JDK 1,6 и драйверы, необ­ходимые для работы графического интерфейса, свободно распространяемую среду разработки Eclipse и лабораторный Практикум по интеллектуальному диа­лизу данных.
Оглавление

Предисловие авторов

Data Mining и перегрузка информацией

Глава 1. Системы поддержки принятия решений

  1. Задачи систем поддержки принятия решений

1.2.Базы данных — основа СТ1ПР

1.3. Неэффективность использования OLTP-систем для анализа данных

Выводы

Глава 2. Хранилище данных

  1. Концепция хранилища данных

  2. Организация ХД

  3. Очистка данных

  4. Концепция хранилища данных и анализ

Выводы

Глава 3. OLAP-системы

  1. Многомерная модель данных

  2. Определение OLAP-систем

  3. Концептуальное многомерное представление

3.3 1. Двенадцать правил Кодда

  1. Дополнительные правила Кодда

  2. Тест FASMI

3.4.Архитектура OLAP-систем

  1. MOLAP

  2. ROLAP

  3. HOLAP

Выводы

Глава 4. Интеллектуальный анализ данных

  1. Добыча данных— Data Mining

  2. Задачи Data Mining

  1. Классификация задач Data Mining

  2. Задача классификации и регрессии

  3. Задача поиска ассоциативных правил

  4. Задача кластеризации

4.3.Практическое применение Data Mining

  1. Интернет-технологии

  2. Торговля

  3. Телекоммуникации

  4. Промышленное производство

  5. Медицина

  6. Банковское дело

  7. Страховой бизнес

  8. Другие области применения

4.4.Модели Data Mining

4.4.1.Предсказательные модели

4.4.2.Описательные модели

4.5.Методы Data Mining

  1. Базовые методы

  2. Нечеткая логика

  3. Генетические алгоритмы

  4. Нейронные сети

4.6.Процесс обнаружения знаний

  1. Основные этапы анализа.

  2. Подготовка исходных данных

  1. Управление знаниями (Knowledge Management)

  2. Средства Data Mining

Выводы

Глава 5. Классификация и регрессия

  1. Постановка задачи

  2. Представление результатов

  1. Правила классификации

  2. Деревья решений

  3. Математические функции

5.3.Методы построения правил классификации

  1. Алгоритм построения 1-правил

  2. Метод Naive Bayes

5.4.Методы построения деревьев решений

  1. Методика "разделяй и властвуй"

  2. Алгоритм покрытия

5.5.Методы построения математических функций

5.5.1.Общий вид

  1. Линейные методы. Метод наименьших квадратов

  2. Нелинейные методы

  3. Support Vector Machines (SVM)

  4. Регуляризационные сети (Regularization Networks)

  5. Дискретизации и редкие сетки

5.6. Прогнозирование временных рядов

  1. Постановка задачи

  2. Методы прогнозирования временных рядов

Выводы

Глава 6. Поиск ассоциативных правил

6.1.Постановка задачи

  1. Формальная постановка задачи

  2. Секвенциальный анализ

  3. Разновидности задачи поиска ассоциативных правил

  1. Представление результатов

  2. Алгоритмы

  1. Алгоритм Apriori

  2. Разновидности алгоритма Apriori

Выводы

Глава 7. Кластеризация

7.1.Постановка задачи кластеризации

7.1.1. формальная постановка задачи

7.1.2. Меры близости, основанные на расстояниях, используемые в алгоритмах кластеризации

  1. Представление результатов

  2. Базовые алгоритмы кластеризации

  1. Классификация алгоритмов

  2. Иерархические алгоритмы

  3. Неиерархические алгоритмы

7.4.Адаптивные методы кластеризации

  1. Выбор наилучшего решения и качество кластеризации

  1. Использование формальных критериев качества в адаптивной кластеризации

7.4.3.Пример адаптивной кластеризации

Выводы

Глава 8. Визуальный анализ данных — Visual Mining

  1. Выполнение визуального анализа данных

  2. Характеристики средств визуализации данных

  3. Методы визуализации

  1. Методы геометрических преобразований

  2. Отображение иконок

  1. Методы, ориентированные на пикселы

  2. Иерархические образы

Выводы

Глава 9. Анализ текстовой информации — Text Mining

9.1.Задача анализа текстов

  1. Этапы анализа текстов

  2. Предварительная обработка текста

  3. Задачи Text Mining

9.2.Извлечение ключевых понятий из текста

  1. Общее описание процесса извлечения понятий из текста

  2. Стадия локального анализа

  3. Стадия интеграции и вывода понятий

9.3.Классификация текстовых документов

9.3.1.Описание задачи классификации текстов

9.3.2. Методы классификации текстовых документов

9.4.Методы кластеризации текстовых документов

  1. Представление текстовых документов

  2. Иерархические методы кластеризации текстов

  3. Бинарные методы кластеризации текстов

9.5.Задача аннотирования текстов

  1. Выполнение аннотирования текстов

  2. Методы извлечения фрагментов для аннотации

9.6.Средства анализа текстовой информации

  1. Средства Oracle — Oracle Text

  2. Средства от IBM — Intelligent Miner for Text

  3. Средства SAS Institute — Text Miner

  4. Средства Мега-компьютер Интеллидженс — TextAnalyst

Выводы

Глава 10. Стандарты Data Mining

  1. Кратко о стандартах

  2. Стандарт CWM

  1. Назначение стандарта CWM

  2. Структура и состав CWM

  3. Пакет Data Mining

10.3.Стандарт CRJSP

  1. Появление стандарта CRISP

  2. Структура стандарта CRISP

  3. Фазы и задачи стандарта CRISP

  1. Стандарт РММ1

  2. Другие стандарты Data Mining

  1. Стандарт SQL/MM

  2. Стандарт Microsoft Data Mining eXienaions(DMX)

  3. Стандарт Java Data Mining

Выводы

Глава 11. Библиотека Xelopes

  1. Архитектура библиотеки

  2. Диаграмма Model

  1. Классы модели для Xelopes

  2. Методы пакета Model

  3. Преобразование моделей

11.3.Диаграмма Settings

  1. Классы пакета Settings

  2. Методы пакета Settings

11.4.Диаграмма Attribute

  1. Классы пакета Attribute

  2. Иерархические атрибуты

11.5. Диаграмма Algorithms

  1. Общая концепция

  2. Класс MiningAlgoriihm

  3. Расширение класса MiningAlgorithm

  4. Дополнительные классы

  5. Слушатели

11.6. Диаграмма Data Ассess

  1. Общая концепция

  2. Класс MninglnputStream

  3. Классы Mining-векторов

  4. Классы, расширяющие класс MininglnputStream

  1. Диаграмма Transformation

  2. Примеры использования библиотеки Xelopes

  1. Общая концепция

  2. Решение задачи поиска ассоциативных правил

  3. Решение задачи кластеризации

  4. Решение задачи классификации

Выводы

Глава 12. Распределенный анализ данных

12.1.Системы мобильных агентов

  1. Основные понятия

  2. Стандарты многоагентных систем

  3. Системы мобильных агентов

  4. Система мобильных агентов JADE

12.2.Использование мобильных агентов для анализа данных

  1. Проблемы распределенного анализа данных

  2. Агенты-аналитики

  3. Варианты анализа распределенных данных

12.3.Система анализа распределенных данных

  1. Общий подход к реализации системы

  2. Агент для сбора информации о базе данных

  1. Агент для сбора статистической информации о данных

  2. Агент для решения одной задачи интеллектуального анализа данных

  1. Агент для решения интегрированной задачи интеллектуального анализа данных

Выводы

Глава 13. Data Mining в реальном времени (Real-Time Data Mining)

13.1.Идея Data Mining в реальном времени

  1. Адаптация системы к общей концепции

  2. Адаптивная добыча данных

  3. Статический Data Mining и Data Mining в реальном времени

  4. Применение Data Mining в реальном времени

13.2Рекомендательные машины

  1. Классификация рекомендательных машин

  2. Подход на основе содержания

  3. Совместное фильтрование

  4. Анализ рыночной корзины и секвенциальный анализ

  5. Усиление обучения и агенты

13.3.Инструменты Data Mining в реальном времени

  1. Инструмент Amazon.com — механизм рекомендаций

  2. Инструмент Prudsys — рекомендательная машина Prudsys

  3. Приложение с открытым кодом — SpamAssassin

Выводы

  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   21

Похожие рефераты:

В организационный комитет Открытой олимпиады Белорусско-Российского университета по математике

Положение о проведении открытого фестиваля «Палитра творчества»
Роо «Белая Русь», профсоюзные комитеты сотрудников и студентов Белорусско-Российского университета, по/рк оо «брсм» гу впо «Белорусско-Российский...
Белорусско-российского университета
Библиографический список литературы, поступившей в библиотеку (март 2010 г.)
Белорусско-российского университета
Библиографический список литературы, поступившей в библиотеку (апрель 2010 г.)
Белорусско-российского университета
Библиографический список литературы, поступившей в библиотеку (Январь 2012 г.)
Белорусско-российского университета
Библиографический список литературы, поступившей в библиотеку (Сентябрь 2012 г.)
Положение
Санаторий-профилакторий Белорусско-Российского университета является санаторно-курортной и оздоровительной организацией
Оргкомитет конференции
Лустенков М. Е. первый проректор Белорусско-Российского университета, канд техн наук, доц
Сценарий конкурса «Мисс Очарование 2009»
Юрий Вмкторович Машин – председатель профкома сотрудников Белорусско-Российского университета
Сценарий закрытия фестиваля
Вед. Ведь наш фестиваль «Палитра творчества» – это один из этапов празднования 50-летия Белорусско-Российского университета

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
referatdb.ru
referatdb.ru
Рефераты ДатаБаза