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一、有约束滤波 令Q为f的线性算子 最小二乘复原问题-H=函数服从约束条件的最小化问题
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15.1 联立方程模型的性质 15.2 联立方程的偏误:OLS估计量的不一致性 15.3 间接最小二乘法 15.4 间接最小二乘:一则实例 15.5 模型识别问题 15.6 识别规则:识别的阶条件 15.7 过度识别方程的估计:两阶段最小二乘法 15.8 两阶段最小二乘法2SLS:一个数字例子 15.9 总结
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一.多元函数的极值 二多元函数的最大值和最小值 三条件极值与拉格朗日乘数法
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一、多元函数的极值 二、多元函数的最大值与最小值 三、条件极值
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一.多元函数的极值 二.多元函数的最大值和最小值 三.条件极值与拉格朗日乘数法
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一、多元函数的极值及最大值、最小值 二、条件极值拉格朗日乘数法
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应用有限差分对喷射成形导流管中的液态金属的流场进行模拟,计算液态金属Fe,Al,Zn在不同过程参数条件下所需的最小过热度△T,得出了最小过热度和材料热物理性质及过程参数之间的半定量关系.计算结果表明,对于最小过热度,导流管的导热能力是最重要的影响因素;在常现使用的过压范围内,增大过压可显著减小过热度;导流管的构形设计也是一关键因素,缩小导流管长度直径比L/D可使△T减小,且对于高熔点金属或高导热能力的导流管影响更为显著
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• 贝叶斯规则 • 基于观察值,将类先验概率 和类条件密度转化为后验概率 • 贝叶斯决策 • 最小化总风险 • 最小化误差概率:选择最大后验概率的类别 • 贝叶斯决策是理论上的最优决策,贝叶斯风险是理论上的最小风险 • 判别函数 • 判决区域和判决边界 • 多元高斯概率密度函数 • 假设类条件概率密度满足高斯分布 • 判别函数 • 判决面
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第十八章极值与条件极值 一、极值与最小二乘法 1.下列函数的极大值点和极小值点
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最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程中要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要
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