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

一、制定本课程实验大纲的依据 依据植物保护专业《昆虫学概论教学计划和教学大纲要求,为达到教学目的和要求而制定。 二、本课程实验教学的作用 《昆虫学概论》是一门实验性很强的课程,是课程教学中的一个 非常重要的环节。通过实验,理论联系实际,能加深同学们对课堂讲授内容的理解,更好地掌握昆虫学的基本知识和常规研究方法,培养 同学们的学习和研究能力,以及实事求是的科学态度和团结合作的精神

运筹学( Operational Research)直译为“运作研究 运筹学是运用科学的方法(如分析、试验、 量化等)来决定如何最佳地运营和设计各种系 统的一门学科。运筹学对经济管理系统中的人 力、物力、财力等资源进行统筹安排,为决策 者提供有依据的最优方案,以实现最有效的管 理。 ·运筹学有广泛应用(可以自己找一些参考书看) ·运筹学的产生和发展(可以自己找一些参考书看)

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

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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

1°使学生初步掌握数列极限这一重要概念的内涵与外延; 2°使学生学会用定义证明极限的基本方法; 3°通过知识学习,加深对数学的抽象性特点的认识;体验数学概念形成

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