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暨南大学:《统计学原理》课程教学资源(PPT课件)第十一章 时间数列预测方法
文档格式:PPT 文档大小:724.5KB 文档页数:34
第一节 时间数列预测的基本理论 第二节 长期趋势预测方法 时距扩大法 移动平均法 指数平滑法 最小平方法 第三节 季节变动分析 第四节 循环变动分析
温度分布状态对锻件锻造变形的影响
文档格式:PDF 文档大小:582.47KB 文档页数:7
运用温度场的数值计算和模拟实验相结合的方法,对中心压实法(J.T.S.法)锻造工艺不同冷却方式,即空冷和喷水激冷对大型锻件内部的温度梯度分布和变化进行了分析比较,并研究了锻件的较佳温度分布和达到这一分布的有效途径
电子科技大学应用数学学院:《数学建模》第五章 机理分析建模法(5-1)微分方程的建立(徐全智)
文档格式:PPT 文档大小:126KB 文档页数:18
实际问题需寻求某个变量y 随另一变量 t 的变化规律 :y=y(t)
武汉大学:《数字图像处理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 图像分割
文档格式:PPS 文档大小:643.5KB 文档页数:107
1.图像分割的概念与方法分类 2.边缘检测 3. Hough变换检测法 4.区域分割 5.区域生长 6.分裂合并法
FexO-TiO2体系的固相反应机理
文档格式:PDF 文档大小:459.17KB 文档页数:6
采用扩散偶法研究了1323~1473 K下FexO-TiO2体系的固相反应,反应过程中氧分压由一定比例的CO-CO2混合气体控制.扩散偶截面的微观形貌用电子探针进行观察,并对Fe2+、Ti4+和O2-离子的扩散浓度轮廓进行定量分析.结合FeO-TiO2体系相图确定了固相反应中有钛铁晶石、钛铁矿和假铁板钛矿相生成,且它们的生长受扩散控制.依据扩散组元的摩尔分数变化绘制了铁离子的扩散路径图,并在此基础上描述了该体系的固相反应机理
氧化铝熟料回转窑干法烧结数值分析
文档格式:PDF 文档大小:557.98KB 文档页数:6
建立60t·h-1氧化铝熟料回转窑综合传热、传质数学模型.应用数值方法,研究喂入料浆的水分含量对窑内热过程的影响,分析得到熟料烧结方式由湿法转变为干法时回转窑具有提高产能、降低能耗的潜力.结果表明:当料浆水的质量分数降至20%时,回转窑生产能力可比实际工况提高24%,相应燃煤单耗降幅可达18%.随料浆含水量再递减,则产能和燃煤单耗的平均变化量显著减少,改变幅度逐渐趋缓
《高等量子力学》课程参考教材:《量子力学》中文版(第一卷,科学出版社,[法]A.梅西亚,1986)
文档格式:PDF 文档大小:15MB 文档页数:535
第一部分公式体系及其解释 第一章量子论的起源 第二章物质波与薛定谔方程 第三章一维量子化体系 第四章 统计解释与测不准关系 第五章 波动力学的发展及其解释 第六章 经典近似与WKB方法 第七章 量子论的一般形式(A)数学框架 第八章 量子论的一般形式(B)物理内容 第二部分简单体系 第九章分离变量中心势 第十章散射问题相移 第十一章库仑相互作用 第十二章谐振子
西安石油大学:《统计学 Statistics》精品课程教学资源(电子讲义)第四章 动态数列
文档格式:DOC 文档大小:992KB 文档页数:35
教学内容: 1.态数列的含义、种类 2.动态数列各分析指标的含义、计算方法 3.时间数列的各个影响因素及其含义 4.长期趋势的测定方法 5.季节变动的测定方法 6.循环变动的测定方法 教学重点: 1.动态数列各分析指标的含义、计算方法 2.长期趋势的测定方法,特别是最小二乘法 3.季节变动的测定方法,特别是同期平均法 教学难点: 1.序时平均数、平均发展速度的计算 2.长期趋势、季节变动的测定
电子科技大学:《计算电磁学 Computational Electronmagentics》课程教学资源(课件讲稿,有限差分法)第3章 频域有限差分法 3.1 FDFD基本原理 3.2 吸收边界条件 3.3 总场/散射场体系和近远场变换 3.4 数值算例(1)
文档格式:PDF 文档大小:1.11MB 文档页数:31
电子科技大学:《计算电磁学 Computational Electronmagentics》课程教学资源(课件讲稿,有限差分法)第3章 频域有限差分法 3.1 FDFD基本原理 3.2 吸收边界条件 3.3 总场/散射场体系和近远场变换 3.4 数值算例(1)
基于小波不变矩和保局投影的表面缺陷识别方法
文档格式:PDF 文档大小:582.42KB 文档页数:5
提出了一种基于小波矩不变量和保局投影(LPP)的特征提取方法,并应用于中厚板表面缺陷自动识别.首先对图像做三级小波变分解,将中厚板表面图像的细节分解到各个尺度的各个分量中并利用小波阈值收缩法降噪;然后对各分量的傅里叶幅值谱提取Hu不变矩作为原始特征向量,并利用LPP将该特征向量的维数从77维降到8维;最后利用AdaBoost分类器对样本进行分类识别.实验结果表明,本文提出的特征提取方法适用于中厚板表面缺陷分类,识别率达到91.60%
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