现建立有关系零件（零件代码，零件名，颜色，重量，供应商名，供应商所在城 市），已知语义：每个供应商都可以供应多种零件，每种零件可以由多个供应商供应， 每个零件有 3 种颜色规格，一个供应商只在一个城市驻扎，每个城市可以有多个供 应商。是第几范式

根据给出的语义，可以将其转换为以下表格：

- 零件信息表（零件代码，零件名，颜色，重量）
- 供应商信息表（供应商名，所在城市）
- 供应关系表（零件代码，供应商名）

根据函数依赖推导出来的结果来看，这个表已经符合第三范式（3NF），因为：

- 所有非主键属性都直接依赖于主键，没有传递依赖；
- 没有在表中出现冗余或重复的数据。

因此，这个表已经符合第三范式（3NF）。

相关问题

已知零件一和零件二的次品率均不会超过10%，用matlab绘出这两个零件各自的OC曲线

首先，我们需要了解OC曲线（Operating Characteristic Curve）是什么。OC曲线是一种用于描述二元分类器性能的图形表示方法，它显示了在不同决策阈值下的真正例率（True Positive Rate, TPR）和假正例率（False Positive Rate, FPR）之间的关系。

在这个问题中，我们需要绘制两个零件的OC曲线。为了简化问题，我们假设零件一和零件二的次品率分别为p1和p2，且都不超过10%。我们可以使用matlab来生成这些曲线。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于绘制两个零件的OC曲线：

% 设置零件一和零件二的次品率
p1 = 0.05; % 零件一的次品率
p2 = 0.03; % 零件二的次品率

% 设置决策阈值范围
thresholds = linspace(0, 1, 100);

% 计算零件一的真阳性率和假阳性率
tpr1 = (1 - p1).^thresholds;
fpr1 = p1.^thresholds;

% 计算零件二的真阳性率和假阳性率
tpr2 = (1 - p2).^thresholds;
fpr2 = p2.^thresholds;

% 绘制OC曲线
figure;
plot(fpr1, tpr1, 'b-', 'LineWidth', 2); hold on;
plot(fpr2, tpr2, 'r-', 'LineWidth', 2);
xlabel('假阳性率 (FPR)');
ylabel('真阳性率 (TPR)');
legend('零件一', '零件二');
title('零件一和零件二的OC曲线');
grid on;

这段代码首先设置了零件一和零件二的次品率，然后定义了一个决策阈值范围。接下来，它计算了每个零件在不同阈值下的真阳性率和假阳性率。最后，它使用`plot`函数绘制了两条OC曲线，并添加了图例、标题和网格线。

已知一组零件的标准差及均值，新来零件一个如何判断他与该组零件相同的概率

假设该组零件的标准差为 σ，均值为 μ。如果新来的零件与该组零件相同，那么它的特征应当落在该组零件的均值附近。可以利用正态分布来计算新来零件的特征落在该组零件均值附近的概率。

具体来说，假设新来的零件的特征为 x，那么它与该组零件相同的概率可以计算为：

P = (1/(σ*√(2π))) * exp(-(x-μ)^2/(2σ^2))

其中 exp 表示自然指数函数，π 表示圆周率，√ 表示平方根。

如果 P 越大，那么新来的零件就越有可能与该组零件相同。一般来说，如果 P 大于某个阈值，就可以认为新来的零件与该组零件相同。具体阈值的选择需要根据实际情况进行调整。