面对钢厂智能化发展的时代要求，炼钢–连铸区段工序界面技术受到越来越多冶金学者的关注，其不仅是解决工序关系集合协同–优化问题的重要手段，也影响着工序功能集合解析–优化和流程工序集合重构–优化的效果。本文对炼钢–连铸区段3种典型工序界面技术，即钢包运行控制、天车运行控制和生产运行模式优化的研究进展进行阐述，其中，钢包运行控制包括钢包热状态监测、钢包选配以及钢包调度，天车运行控制包括吊运任务的分配和同跨/异跨天车的协同调度，生产运行模式优化包括工序/设备产能、时间节奏与炉–机对应模式的匹配设计。此外，针对炼钢–连铸区段多工序协同运行的制约因素，指出工序界面技术协同的必要性，并对上述工序界面技术的协同机制与协同方案进行了阐述

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

•学生汇报点评，引出模糊综合评价 •模糊数学基本概念 •隶属度的含义及确定【重点】 •模糊集合的表示方法 •模糊集合的运算【重点、难点】 •模糊集合分解定理【重点、难点】 •模糊综合评判法的步骤 •常见模糊算子【重点、难点】 •模糊综合评判法的应用【重点、难点】

第六章图 6.1图的定义和术语 图(Graph)图G是由两个集合V(G)和E(G)组成的,记为G=(V,E)其中:V(G)是顶点的非空有限集 E(G)是边的有限集合,边是顶点的无序对或有序对有向图有向图G是由两个集合V(G)和E(G)组成的其中:V(G)是顶点的非空有限集

 肾小球滤过的有效滤过压、滤过膜通透性、影响滤过的因素  近端小管对葡萄糖、NaCl、HCO3-、水重吸收  远曲小管、集合管的转运功能  抗利尿激素和醛固酮的调节作用  排尿反射 一、肾的结构和血液循环特点 二、肾小球的滤过功能 三、肾小管和集合管的转运功能 四、尿液的浓缩和稀释 五、尿生成的调节 六、尿液及其排放

 如何定义和使用集合  可以使用的不同类型的集合  如何比较类型，如何使用is运算符  如何比较值，如何重载运算符  如何定义和使用转换  如何使用as运算符

Library库 编译后数据的集合,存放包集合定义、实体定 义、构造体定义和配置定义,其功能相当于其 他操作系统中的目录,经过说明后,设计中就 可以使用库中的数据,实现共享;

Library库 编译后数据的集合,存放包集合定义、实体定 义、构造体定义和配置定义,其功能相当于其 他操作系统中的目录,经过说明后,设计中就 可以使用库中的数据,实现共享;

习 题 1.1 集合 习 题 1.2 映射与函数

定义:考虑对于实例集合X的概念学习算法L.令c为X上定义的任 一概念,并令Dc={}为c的任意训练样例集合.令L(xi ,Dc)表 示经过数据Dc的训练后L赋予实例的分类.L的归纳偏置是最小断 言集合B,它使任意目标概念c和相应的训练样例Dc满足: