奥鹏东师大计算机应用作业答案,2014秋奥鹏东师大 计算机应用基础期末作业考核试题及答案...

本文解析了计算机基础中的关键概念,包括位和字节的区别,字长在计算机性能中的作用,以及在Windows中创建快捷方式的详细步骤。通过实例演示了存储容量计算和二进制转十进制的方法,并提供简答题解答。

期末作业考核

《计算机应用基础》

满分 100分

一、计算题(每小题10分,共20分)

1.存储800个24×24点阵汉字字形所需的存储容量是多少字节?

解:24*24=576 576\8=72 800*72=57600

2.将二进制数1010.11转换为对应的十进制数。

解:将二进制数 1010.11 按权展开为 =1*2^3+0*2^2+1*2^1+0*2^0+1*2^(-1)+1*2^(-2) =1*8+0*4+1*2+0*1+1*0.5+1*0.25 =8+0+2+0+0.5+0.25 =10.75

二、简答题(每小题10分,共50分)

1.什么叫位?什么叫字节?什么叫字长?字长表示了计算机的什么特点?

答:(1)位:英文名称是 bit, 位: 在数字电路和电脑技术中采用二进制, 代码只有“0”和“1”, 其中无论是 “0”或是“1”在 CPU 中都是 一“位”。表示一个二进制数码0或1,是计算机存储处理信息的最基本的单位。

(2) 字节:字节是计算机中数据处理的基本单位。计算机中以字节为单位存储和解释信息,规定一个字节由八个二进制位构成,即1个字节等于8个比特(1Byte=8bit)。八位二进制数最小为00000000,最大为11111111;通常1个字节可以存入一个ASCII码,2个字节可以存放一个汉字国标码。

(3)字长:计算机的每个字所包含的位数称为字长。根据计算机的不同,字长有固定的和可变的两种。固定字长,即字长度不论什么情况都是固定不变的;可变字长,则在一定范围内,其长度是可变的。

(4)计算的字长是指它一次可处理的二进创数字的数目。计算机处理数据的速率,自然和它一次能加工的位数以及进行运算的快慢有关。如果一台计算机的字长是另一台计算机的两倍,即使两台计算机的速度相同,在相同的时间内,前者能做的工作是后者的两倍。

2.如何在Windows的桌面上、开始菜单中创建一个应用程序的建快捷方式?

答:Windows的桌面上建快捷方式:(1).在选项上点右键后选择“发送”后,选择“桌面

快捷方式”;(2).将选项拖到桌面上。

开始菜单中创建快捷方式:点击你想要的该程序,鼠标按住左键直接拖动到开始菜单你要放

置快捷方式的地方即可。注:一定要拖动到 红色正方形区域 ,其他地方不行。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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