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西北师范大学:数学与统计学院数学与应用数学专业专业平台必修课程教学大纲汇编
文档格式:PDF 文档大小:785.26KB 文档页数:54
数学与统计学院数学与应用数学专业专业平台必修课程包括以下11门课程:常微分方程、复变函数、概率论与数理统计、实变函数、近世代数、泛函分析、拓扑学、C语言、运筹学、微分几何、大学物理
内蒙古农业大学:《兽医学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十三讲 阴阳学说与疾病治疗的关系
文档格式:PPT 文档大小:169.5KB 文档页数:26
阴阳学说是我国古代的一种哲学思想,早 在春秋战国时期,人们就已经把这种哲学思想 引用到医药学中,作为医药学的一种指导思想 和推理工具。本文就阴阳学说和疾病治疗之间 的关系进行了综述,其中大量地援引了古今中 医、中兽医名家有关该问题的论述,并列举了 该理论指导下的方药组成,进一步说明了阴阳 学说对疾病治疗具有指导性作用
华中科技大学:《劳动卫生与职业病学》第二讲 绪论(人类工效学、劳动生理学、职业卫生学)
文档格式:PPT 文档大小:3.68MB 文档页数:76
• 人类工效学 (Ergonomics) • 劳动生理学 (Work physiology) • 职业卫生学 (Occupational health)
上海中医药大学:《免疫学基础与病原生物学》课程教学资源(PPT课件讲稿)微生物学概述
文档格式:PPT 文档大小:2.66MB 文档页数:44
1、微生物与微生物学的基本概念 2、微生物的基本种类 3、微生物与人类的关系 4、医学微生物的基本概念 5、医学微生物学的研究内容 微生物学的发现与研究 微生物的类型与分布 微生物与人类 医学微生物
农业专业:《粮食作物栽培学(小麦部分)》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:51KB 文档页数:6
1、课程简介研究作物的生长发育规律及其与外界环境的关系,结合东北地区的生态 区域特点,重点讲述玉米、大豆、水稻、小麦的栽培生理基础、形态解剖学特征和高产 优质高效栽培技术。 2、地位和任务作物栽培学是是农学专业的专业必修课,属于农学专业的学生的专业 设置金字塔的顶端部分,是农学专业的知识结构中非常重要的部分。 3、总体要求要求学生掌握小麦的植物学特征、生物学特性和“两高一优”栽培技 术
西南政法大学:《政治学原理》课程教学资源(教学大纲)
文档格式:DOC 文档大小:40.5KB 文档页数:8
1、课程性质:本课程为政治学及其相关专业基础课。任务是使学生掌握政治学及 其相关专业的学习的入门知识。 2、教学的基本要求:领会政治的本源与演变;掌握政治学的基本框架与主要流 派;把握政治学的各主题领域;了解现代政治运作的基本制度与过程;学习用政治的 眼光分析问题
《环境监测》课程电子教案(讲义)第一章 绪论
文档格式:PDF 文档大小:112.36KB 文档页数:4
环境监测是环境科学的一个重要分支学科。环境化学、环境物理学、环境地学、环境工程学、环境医学、环境管理学、环境经济学以及环境法学等所有环境科学的分支学科
自适应多尺度形态学分析及其在轴承故障诊断中的应用
文档格式:PDF 文档大小:572.38KB 文档页数:5
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
带有遗忘因子的滤波器型迭代学习直线伺服系统
文档格式:PDF 文档大小:658.63KB 文档页数:6
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
基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别
文档格式:PDF 文档大小:1.19MB 文档页数:10
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
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