一、考试方法和考试时间 理论课考试(占80%)为笔试,实验课考试(占20%)为标本与实验方法 测验;考试时间为2小时。 二、考试的基本要求 要求学生了解人体寄生虫学的基本概念,检测学生人体寄生虫学基本理论知 识和基本实验技术的掌握程度以及利用所学知识分析问题和解决问题的能力

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号

针对永磁直线同步电机伺服系统,提出开闭环迭代学习控制器,实现期望直线位置的跟踪控制.分析了永磁直线同步电机的2-D模型及迭代学习直线伺服系统的收敛性.通过减小系统输入误差协方差矩阵迹的方式得到优化的遗忘因子,来修正控制输入的迭代学习律,同时采用零相位FIR数字滤波器对前馈学习控制器中的误差信号进行滤波处理.实验结果表明,带有遗忘因子的滤波器型迭代学习控制器能够保证直线伺服系统在不断的迭代学习中提高性能,有效抑制端部推力波动,系统具有很好的学习收敛速度、动态响应及控制精度

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

图论起源于18世纪。第一篇图论论文是瑞士数学家欧拉于1736年发表的“哥尼 斯堡的七座桥”。1847年,克希霍夫为了给出电网络方程而引进了“树”的概念。1857 年,凯莱在计数烷CnH2n+2的同分异构物时,也发现了“树”。哈密尔顿于1859年提 出“周游世界”游戏,用图论的术语,就是如何找出一个连通图中的生成圈,近几十年 来,由于计算机技术和科学的飞速发展,大大地促进了图论研究和应用,图论的理论和 方法已经渗透到物理、化学、通讯科学、建筑学、生物遗传学、心理学、经济学、社会 学等学科中

教学目的 1.要求学生掌握动物组织学与胚胎学的概念、研究内容 2.了解动物组织学与胚胎学的研究方法 3.家畜组织学常用术语及计量单位

掌握一般均衡的存在性及其条件； 掌握福利经济学的一般定理； 第一节 一般均衡论 一般均衡与局部均衡 一般均衡的存在性及其意义 两部门的一般均衡 实现一般均衡的机制 第二节 福利经济学 福利经济学与帕累托最优 社会福利函数

第一节 适应人生新阶段 一、认识大学生活的特点 二、提高独立生活能力 三、树立新的学习理念 四、培养优良学风 第二节 肩负历史新使命 一、认识当代大学生的历史使命 二、明确当代大学生的成才目标 三、塑造当代大学生的崭新形象 第三节 学习和实社会主义核心价值体系 一、学习和践行社会主义核心价值体系的重要意义 二、把握社会主义核心价值体系的科学内涵 三、提高思想道德素质和法律素质要践行社会主义核心价值体系 第四节 学习“思想道德修养与法律基础课的意义和方法

这是本课程的第十九单元,按照第一节和第二节课分别设计。 一、学习目标 1、识记概念:课程与教学美学、优化课堂教学结构的美学法则、课程中的科学美、教与学的审美性。 2、了解课程与教学美学这一独特的知识领域的研究对象及其主要研究内容

重点：统计学的涵义、研究对象、统计活动过程、统计学的基本概念及概念间的关系。 难点：有关统计学的基本概念及概念间的关系。 讲授内容：统计的产生与发展（自学） 统计学的性质与统计工作过程 统计中的基本概念