word表格中關(guān)于計算的解析

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1、DataBaseTechnique·數(shù)據(jù)庫技術(shù)WORD表格中關(guān)于計算的解析文／賈子琪楊輝識內(nèi)容。本文對WORD表格計算等問題做了一部分是表達式，另外一部分則是等號，值得較全面和深入的研討和解析。主要采用人們非注意的是，在WDRD中，需要采用英文格式常容易接受的“概念敘述”和“應(yīng)用解析”方進行等號的輸入，并將公式輸入到域當(dāng)中。法，結(jié)合典型案例的求解，以期給他們提供理1．3表達式的分析論與實踐方面的指導(dǎo)，并幫助他們學(xué)習(xí)和掌握相關(guān)的知識和解題方法。所謂的表達式，顧名思義就是對計算進行表達，所呈現(xiàn)出的描述公式，表達式包含了1表征多個內(nèi)容，例如數(shù)據(jù)、數(shù)學(xué)運算符號以及引用等，當(dāng)輸入運算符號、引用、數(shù)值

2、型數(shù)據(jù)的時1．1域的分析候，需要的注意的是，這三者全部要采用英文使用WORD時，若是需要對其中存在的的格式進行輸入。【關(guān)鍵詞】WORD表格公式運用數(shù)據(jù)做計算，必須通過域來進行。通常情況下，在WORD中，進行表格計算其標(biāo)準(zhǔn)的表將域命令稱之為計算命令。域具有兩種輸入方達形式為{：A28％l，表達式的寓意就是，式，即CTRL+F9輸入、插入公式命令自動輸入。“=A15％”所表示的就是公式，其中，“Al”WORD在生活中常常用到，因此，將其域的計算值及域的符號形式，這兩者為域的表是應(yīng)用、“是運算符號、“5％”是常量，放入到教學(xué)中，在WORD的使用中，比較難達方式。域只是一種命令，進行數(shù)據(jù)計算時，而

3、“=A15％”為公式則是公式，整個表達公的部位就是數(shù)據(jù)計算這部分的內(nèi)容。不少人普只是準(zhǔn)確輸入數(shù)學(xué)上所說的大括號即可，其代式就為一個域。遍對公式表達、單元格地址命名、區(qū)域名稱范表的只是一種符號，并不是域本身。圍、多表關(guān)聯(lián)等一系列與計算緊密相連的基本1．4單元格地址的分析操作對象了解不深，運用中會出現(xiàn)各式各樣大1．2公式的分析在WORD中進行數(shù)據(jù)計算時，所使用的量的錯誤，導(dǎo)致學(xué)習(xí)和工作成效差、情緒低。而woRD表格中的計算又是最基本、最常用所謂的公式，指的的就是進行計算時，數(shù)據(jù)具有兩種形式的單元格地址，同樣具有兩的數(shù)據(jù)處理手段，是必須透徹掌握最基本的知需要的表達式，一般情況下，公式包括兩部分種

4、形式的表達形式常量，而單元格的地址，在<<上接206頁訓(xùn)練，最終確定最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)為：隱含層節(jié)點原始光譜經(jīng)過MSC+SG+WT處理后的光的鑒別模型鑒別率也均可達到90％以上；采數(shù)為2、輸出層節(jié)點數(shù)為1、最大訓(xùn)練次數(shù)為譜數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量進行建模。通過對用FD+WT預(yù)處理后的鑒別率也均可達到85％500、學(xué)習(xí)速率為O．001、目標(biāo)誤差為0．001，網(wǎng)絡(luò)不斷的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，最終確定最佳網(wǎng)絡(luò)參以上。所以在進行乳制品品種鑒別時，首先可初始權(quán)值和閿值由程序隨機設(shè)置。此時對乳制數(shù)為：懲罰參數(shù)c=32、數(shù)據(jù)映射到新的特征以選擇最佳預(yù)處理方法MSC+SG+WT，除此品的鑒別率達到100％，鑒別模型圖軟件運

5、行空間后的分布參數(shù)g-4。此時對乳脂品的鑒別之外還可考慮wT和FD+WT進行光譜預(yù)處理。界面如圖2所示。率達到100％。(3)采用MSC+SG進行光譜預(yù)處理后，SVM—ANN法鑒別模型的鑒別率也可達到2．2采RBF—ANN建立鑒別模型3鑒別模型性能分析比較100％，而采用MSC+SG+FD+wT法進行光譜預(yù)處理后，BP—ANN和RBF．ANN法建立的鑒將處理過的光譜數(shù)據(jù)和原始光譜數(shù)據(jù)作為了達到最佳的鑒別率，首先對乳制品為RBF．ANN的輸入變量，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)樣品光譜進行預(yù)處理，然后采用BP．ANN、別模型性能也比較可靠，鑒別率也均可達到習(xí)和訓(xùn)練，最終得到最佳的鑒別模型，然后再RBF．A

6、NN和SVM．ANN三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對乳制98％，因此，可根據(jù)實際需求進行選擇。對預(yù)測集樣品的性質(zhì)進行鑒別。原始光譜經(jīng)過品建立鑒別模型，最后對預(yù)測集樣品性質(zhì)(即綜上可見，在三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，性MSC+SG+WT處理后的光譜數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的品種)進行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果來計算鑒別率，能最穩(wěn)定、精度最高的是SVM．ANN，乳制品輸入變量進行建模。通過對網(wǎng)絡(luò)不斷的學(xué)習(xí)和從而反映鑒別模型的優(yōu)劣。13種光譜預(yù)處理品種在線鑒別可采用此方法。訓(xùn)練，最終確定最佳網(wǎng)絡(luò)參數(shù)為：輸入層節(jié)點方法下三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對四種乳制品的鑒別數(shù)為38、隱含層節(jié)點數(shù)為1O、輸出層節(jié)點數(shù)模型結(jié)果對比如表2所示。參考文獻為1、目標(biāo)誤差為

7、O．01、擴散常數(shù)SPREAD為從表2中可以得出以下結(jié)論：?1李勇．近紅外根系模型穩(wěn)健性研究．陜西：180。此時對乳制品的鑒別率達到100％。(1)在所有光譜預(yù)處理方法中，最佳的西北農(nóng)林科技大學(xué)，2005．方法是MSC+SG+WT，通過這種方法預(yù)處理2．3采用SVM—ANN建立鑒別模型后，BP—ANN、RBF．ANN和SVM—ANN三種作者單位將處理過的光譜數(shù)據(jù)和原始光譜數(shù)據(jù)作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對乳制品建立鑒別模型的鑒別率均達1．