卡丁车构造图解汇总Word文档格式.docx

1、= Byte （ $00 ） ; WriteBuffer5 := Byte （ $30 ） ; / 读 48 个字节数据 WriteBuffer6 : WriteBuffer7 := Byte$02 ） ; / 延时 2 秒 WriteBuffer8 := Byte（$ff）; WriteBuffer9 : /连续读标识命令字 执行持续读标识命令后，程序以WriteBuffer数组写串口，RFID读写器执行此命令，并返回响应数据（见图5）。 图5 持续读标识命令执行结果 从图54个字节AA OD FF FF就是LRP830读写器对持续读命令的确认信息，然后是数据报文头AA OD和标识中48个字

2、节的数据（每字节数据前加00FF FF。5 结束语 本文介绍了可编程控制器及微机与RFIDPLC通过串行通讯协议与RFID读写器实现串行通讯，PC通过Windows多线程技术与RFID读写器实现串行通讯。本文所述方法具有通用性，对于其它厂家的PLC和RFID系统也有一定的参考价值。RFID射频识别技术在我国工业自动化等领域的应用才刚刚开始，前景非常广阔。本文对于促进该技术的推广应用具有一定的积极意义。FRAME ASSEMBLY（G）车 架 总 成（D、F）FRAME ASSEMBLY（D、F）编 号N O配 件 名 称CHINESE英 文 名 称ENGLISH配 套SCHEME 单件价格PR

3、ICE单车用量NUM单位UNIT单价RMB美元USD2000车架总成Frame assembly2001车架Frame1个32004702002上护栏Theupperprotection column120182003上护栏螺丝M6Theupperprotection column boltM640.12004上护栏弹簧垫Spring washer of theupperprotection column2005上护栏螺母Nut of theupperprotection column2006后防护罩Rear protection cover340502007防护罩巨型圈Countersunk

4、 washer of rear protection cover2101.52008防护罩螺丝Bolt of rear protection cover2009防护罩螺母Nut of rear protection cover2010脚蹬Pedal 2011脚蹬螺栓M8Bolt M8 of pedal2012脚蹬垫片Washer of pedal82013脚蹬螺母M8Nut M8 of pedal2014脚蹬回位簧Retractingspringof pedal 2015脚蹬限位螺丝Fitting bolt for Pedal32016脚蹬限位螺母Fitting nut for Pedal62

5、017链条护板Protection for chain 160242018底板Floor tray块260382019螺丝M6 Screw M62020橡胶垫片Rubber washer2021螺母Nut 2022管塞Closing plug2023油门安全弹簧Safety spring只2024座椅螺栓M8*50Bolt for seat M8*500.42025座椅螺栓M8*25Bolt for seat M8*250.32026座椅螺帽Nut for seat2027座椅铝垫圈Washer （aluminium of seat2028安全带垫片Safety belt washer2029

6、安全带固定螺丝M10Bolt for safety belt2030安全带固定螺母M10Nut for safety belt2031链条护板支撑架Bumper for chain2032支撑架固定螺丝Fixing bolt for bumper2033支撑架固定螺母Fixing nut for bumper2034后标志牌上支撑Upper support of bear faring202035后标志牌下支撑Below support of bear faring橡 塑 件RUBBER &PLASTICS ASSEMBLYNOSCHEME单车用量3001座椅Seat280413002侧防撞箱

7、Side fairing 3003前标志牌Front fairing 1403004后标志牌Rear fairing 7.43005缓冲胶垫Countersunk washer13153006前轮胎（104.505）Front tire4.505条213007后轮胎（117.105）Rear tire7.105180273008安全带Safety belt运 动 系 统RUNNING SYSTEM编号4001后轴Rear axle根360534002后轮毂Rear wheel hub240354003前轮毂Front wheel hub220324004轮毂固定螺丝M8Screw M8 for

8、 Wheel hub joint4005前轮轴承Axle of front wheel hub4006平键Key special axle4007后轴轴承架Rear bearing shell套904008后轴轴承Rear bearing axle404009后轴轴承固定螺栓M10Stud bolt M10 for Rear bearing axle94010后轴轴承定位螺丝垫片Washer for security4011后轴轴承固定螺丝垫圈Stud screw washer 4012后轴轴承固定螺母M10Stud nut M10 for Rear bearing axle 4013刹车盘接

9、毂Friction lining carrier4014刹车盘Brake disc 4015刹车盘接毂螺栓M8Stud bolt M8 for brake disc carrier4016刹车盘接毂垫片Washer for friction lining carrier4017刹车盘接毂螺母M8Nut M8 for brake disc carrier4018链条Chain 80124019链轮接毂Sprocket carrier4020链轮Sprocket4021链轮接毂螺栓M8the screw M8 for sprocket carrier4022链轮接毂垫片Washer for spr

10、ocket carrier4023链轮接毂螺母M8Nut M8 for sprocket carrier4024轮毂接头Wheel hub joint 4025轮毂接头紧固螺栓M8Bolt M8 for Wheel hub joint数据挖掘在保险行业中的应用分析客户生命周期理论将客户生命周期分为三个阶段：获得客户、提高客户的价值及保持效益客户如果将数据挖掘结合在中或者作为一个独立的应用程序来实施，数据挖掘技术可以在每一个阶段都提高企业的收益）在客户识别方面，通过数据挖掘技术可以进行客户特征的细分，识别潜在客户，然后将他们转变成真正的客户数据挖掘技术的概念类描述可以用简捷汇总的形式描述给定的任

11、务相关数据集，提供客户数据的一般特征此外，分类和聚类也可用于客户评级和分类）在客户保持方面，挖掘的应用包括客户忠诚度分析和客户流失警示分析通过数据挖掘，对客户历史交易行为的分析，警示客户异常行为，并提出相应的对策建议）在提高客户价值方面，首先，数据挖掘可以提供客户购买行为模式分析，进行客户细分，从而提供更具针对性的个性化服务；其次，数据挖掘支持客户盈利能力分析，预测客户盈利能力变动以增强客户盈利能力；此外，通过有效的交叉营销，向现有的客户提供新的产品和服务，可以实现购买推荐和升级销售数据挖掘的系统结构和技术创建描述和预测客户行为的模型中的数据挖掘就是利用数据挖掘理论，以有效实现企业的客户关系管

12、理图挖掘系统结构图当今的技术可以使挖掘过程自动化，把数据挖掘与数据仓库紧密集成，并使用可视化和知识表示技术，向商业用户提供挖掘的知识在数据挖掘的系统结构中，底层为数据源，包括交易历史、客户数据库、产品数据库及其他外部数据等，通过工具提取数据形成数据仓库和数据集市，以形成面向全局的数据视图，从而形成整个系统的数据基础在此基础上，用于实现企业客户关系管理中的商业智能和决策服务器支持数据分析处理通过，并将分析结果和支持本案例中使用数据仓库及关联规则挖掘技术，分析客户数据中隐藏的购买行为知识系统采用数据库和语言开发工具挖掘系统结构如图所示中客户行为模式挖掘的案例研究客户行为模式的分析是数据挖掘在保险业

13、果通过挖掘得到规则知识中提高客户价值的典型应用之一，发现购买了寿险的客例如，如户中有很大比例也同时购买了投资型产品，则对于那些购买了寿险的客户，可以同时向其推荐投资型险种产品营销中二次销售的成本往往比开拓新客户要低，通过发现客户购买险种之间的关联性，通过有针对性地推荐老客户继续购买新的保险品种和服务，实现销售升级，提高销售投资回报率关联分析是商业分析中应用最广泛的一种挖掘模式用关联规则挖掘模式对客户购买行为的分析和挖）和置信度，它用来发现满足最小支持度（）要求的关联事务（运掘，能够发现客户的行为偏好，从而提供更具个性化的服务下面以实例对客户行为模式挖掘的过程与方法进行分析，文中数据来源于辽宁省

14、某保险公司的销售数据库数据预处理公司数据库系统中存在大量的数据字典和数据表，表目繁多，数据繁杂其中和挖掘密切相关的数据表有客户基本信息表、保险销售记录表等中采集的数据不存在对多数据源和跨数据库系统的数据集成问题，数据预处理过程中需要主要考虑的问题有如下几个（）数据集成主要将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，解决数据的冲突问题，以及数据的不一致问题原始数据库表最终集成为一张表（）维归约客户基本信息库中用于数据分析的数据包含数以十计的属性，其中大部分与挖掘数据不相关，是冗余的去除不相关的属性减少数据量是首先要完成的工作（）概念分层年龄、职业、信用度等按类别分为不同等级，对每个不同的

15、等级进行概念分层例如信用等级中，级为风险最小，级居中，级次之（）空值项处理根据具体情况对空值进行处理表是予处理后的客户购买信息表结构表予处理后的库表结构客户号地域级职业类性别年龄段购买保险别代码别代码代码代码类别代码数据仓库如前所述，数据仓库有利于高效的数据挖掘数据仓库可以把事务数据库中原始混乱的数据集成转化成数据仓库中规范的数据，方便用户的分析和查询，进而辅助企业决策数据仓库提供联机分析处理（）工具，用于各种多维数据分析例如，管理者可能希望按职业、按地区、按收入、以及按其他因素查看保险销售的变动情况，同时希望能提供诸如最大、最小、总和、平均和其他统计信息多维数据模型可以以星型模式雪花模式或事

16、实星座模式存在，其中最常见的模式是星型模式图是以三维角度观察公司销售数据的数据仓库的星型模式，三个维属性分别是地区类别职业类别和产品类别有了数据仓库的统计数据，既可以直接做为联机分析，也使得以之为基础的挖掘效率大大提高算法及改进挖掘算法分解为两个子问题等提出的：算法将关联规则）找到所有支持度大于最小支持度的项集（），这些项集称为频繁项集（法的关键）提高频繁项集的求解效率是算）使用第步找到的频繁项集，产生期望的图保险销售数据的立方体表示（单位：万元）规则，这些产生的规则必须满足最小支持度和最小置信度要求在由频繁项集产生关联规则的过程中，系统挖掘会产生类似如下的规则：购买保险类别意外伤害性别男很显

17、然这类信息对我们无用的，原因是购买保险类别属性出现在规则左侧，但它们能满足最小支持度和置信度要求对于这类问题，在各类挖掘中经常会遇到原因是支持度能够删去无趣的规则，但置信度不足以删除无趣的规则我们可以对属性出现在规则左右的位置加以限定由频繁项集产生关联规则对于规则中属性位置的约束，体现在算法中由频繁项集生成关联规则的部分案例实现中，对每一个属性项设置一个位置参数对算法程序加以改动，保证了输出规则是有意义的挖掘结果及决策意义通过挖掘，我们得到许多有意义的关联知识例如，与我们常识了解相符的，城镇居民购买养老金和医疗保险的比率很大，二者组合购买的支持度也极高；寿险和重疾的支持率也较高，分别达到和此外

18、，还有一些有价值的信息被发掘出来，例如，购买了寿险的客户中有也购买了投资型产品（），这意味着，对于那些购买了寿险的客户，可以同时向其推荐投资型险种来提高销售业绩结论客户关系管理（）：是数据挖掘的重要应用领域将数据挖掘结合在保险业中或者作为一个独立的应用程序来实施，可以帮助保险公司在客户生命周期的各个阶段充分挖掘客户的价值以及客户可能带来的潜在价值实践证明，数据挖掘在保险业中的应用，可以帮助保险公司提高管理和决策水平，为保险企业和用户创造更高的投资回报率参考文献，（）：付红玲保险信息化的新目标软件世界，：陈艳数据挖掘技术在保险客户信用评估中的运用计算机技术与发展，（）：张吉，常桂然，黄小原数据挖掘技术在中的应用中国管理科学，（）：张君论我国保险公司的风险管理保险研究，（）：，：，：，：，：