树形结构是一种非线性结 构,其特点是:树中有且仅有 个无前驱的结点,其余每个 结点最多只有一个前驱,但可 以有多个后继

7.2节要点: 1.属性文法(语法制导的定义)(Syntax-Directed- Definition)。 形式:每个产生式A→a对应与之相关联的一个语义规则(semantic rules) 集合,每条规则形如b:=f(C1,2,k),其中f是一个函数,bc1C2k是该 产生式中文法符号的属性(attributes),b有两个可能:(1)是A的综合属性 (synthesized attribute),(2)是a中文法符号的继承属性(inherited attribute) 函数f通常以表达式的形式出现

顺序表的基本操作主要有: 1.建立一个空表 2.销毁一个顺序表 3.清空顺序表 4.测试顺序表是否为空表 5.测试顺序表是否已满 6.获得顺序表的最大长度 7.获得表中实际元素个数 8.取得表中指定位置上元素的值 9.在表中查找指定的数据元素 10.在指定位置插入一个数据元素 11.删除表中指定位置上的数据元素 12.遍历顺序表,主要用于测试顺序表

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

在生产生活中有许多网络,如电网、供水网、原油管道 运输网、交通运输网、通讯网、国际互联网等.以供水网络 为例,设仅有一个出水口和一个进水口网络每段管道都有 一个容量(单位时间内通过管道的最大水量).水由出水口 流出经过水管网络后流入进水口,这就形成一个水的实际的 稳定的有向的流动,称之为流

苫味和甜味同样依赖于分子的立体化学结构,两种感觉都受到分子特性 的制约,从而使某些分子产生苦味和甜味感觉。糖分子必须含有两个可以由 非极性基团补充的极性基团,而苦味分子只要求有一个极性基团和一个非极 性基团。有些人认为,大多数苦味物质具有和甜味物质分子一样的AH/B部分 和疏水基团,位于感觉器腔扁平底部的专一感觉器部位内的AH/B单位的取向, 能够对苦味和甜味进行辨别。适合苦味化合物定位的分子,产生苦味反应, 适合甜味定位的分子引起甜味反应,如果一种分子的几何形状能够在两个方 位定位,那么将会引起苦味-甜味反应

6.3同步发电机的运行特性 同步发电机在转速保持恒定、负载功率因数不变 的条件下,有三个主要变量:定子端电压U、负载电 流Ⅰ、励磁电流i。三个量之中保持一个量为常 数,求其它两个量之间的函数关系就是同步发电机的 运行特性

第四章方差分析 第一节方差分析的基本思想及其应用条件 1.方差分析的基本思想 根据试验的设计类型,将全部观察值的总离 均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分, 每个部分的变异可由某个因素作用或几个因素的交互作用以及随机误差的作用加以解释。分析时分别求得各部分变异度指标SS(离均差平方和),结 合自由度计算MS(均方),最终求得F值。根据 F值的大小和理论F值作比较,便可判断研究因素对试验结果有无影响

第三讲神经元与网络结构 3.1生物神经元及生物神经网络 3.1.1生物神经元 人脑大约由1012个神经元组成,而其中的每个神经元又与约102~104个其 他神经元相连接,如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元,它的结构如图31所示。它是以细胞 体为主体,由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞,其形状很 像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse,又称神经 键)组成