分布函数能够完整地描述随机变量的统计特 性.但在一些实际问题中,不需要去全面考虑 随机变量的变化情况,而只需知道随机变量的 某些特征,因而并不需要求出它的分布函数. 例如,在评定某一地区的粮食产量的水平时, 在许多场合只要知道该地区的平均产量;又如 在研究水稻品种优劣时,时常是关心稻穗的平 均稻谷粒数;再如检查一批棉花的质量时,即 需要注意纤维的平均长度,又需要注意纤维长 度与平均长度的偏离程度.因此,与随机变量 的有关数值,能够描述随机变量的重要特征

采用微波加热和常规加热对硅锰粉和巴西粉锰的脱硅反应进行了动力学行为研究，以巴西粉锰为脱硅剂，与硅锰粉中的硅发生氧化还原反应.微波加热和常规加热分别加热到不同温度并保温一定时间，测定产物中硅含量并计算固相脱硅反应的表观活化能.实验表明：单一和混合料均可在微波场中快速升温.随着温度的升高和保温时间的延长，两种加热方式脱硅率均随之提高，在相同实验条件下，微波加热的脱硅率和反应速率均高于常规加热，微波加热可以提高固相脱硅率；微波加热固相脱硅反应的限制性环节为扩散环节，其表观活化能为102.93 kJ·mol-1，常规加热脱硅反应的表观活化能为180 kJ·mol-1，说明微波加热能改善固相脱硅的动力学条件，提高固相脱硅反应速率，降低脱硅反应的活化能

使用常规铸锭冶金方法制备了不同Zn含量的AlMgSiCu合金.利用光学显微镜、扫描电镜、拉伸测试和纳米压痕方法研究了Zn含量对铝合金微观组织和力学性能的影响.研究发现Zn元素能够轻微细化AlMgSiCu合金铸态组织.随着合金中Zn含量的增加,铸态铝合金的晶界变宽,晶界析出相增多.Zn的添加未影响铸态合金的相组成和形貌.随Zn含量的增加,铝合金的强度和延伸率呈现先增后降的变化趋势,添加质量分数0.5%Zn可使合金具有最高的强度,而0.75%Zn使合金获得最高延伸率.对含Zn铝合金的纳米压痕测量表明:随着Zn含量的增加,铝合金的弹性模量呈现逐步降低的趋势

将甲烷以低能耗的方式直接转化为甲醇等高附加值的化学品一直是可持续化工产业的重要目标和重大挑战。本文制备了三维（3D）ZnO/CdS/NiFe层状双金属氢氧化物（LDH）核/壳/分层纳米线阵列（NWAs）结构材料并将其用于室温、模拟阳光照射下甲烷的光电催化氧化。结果表明3D ZnO/CdS/NiFe-LDH具有优异的光电化学性能及催化活性，甲烷气氛下的光电流密度达到了6.57 mA·cm?2（0.9 V vs RHE），其催化甲烷生成甲醇及甲酸产量分别是纯ZnO的5.0和6.3倍，两种主要产物的总法拉第效率达到54.87%。CdS 纳米颗粒（NPs）的沉积显著提升了复合物对可见光的吸收，促进了光生载流子的分离。而具有三维多孔结构的NiFe-LDH纳米片的引入改善了甲烷氧化表面反应动力学，起到了优异的助催化作用；并且有效抑制了O2?-的产生，防止O2?-进一步将甲醇及甲酸氧化为CO2，提高了甲醇及甲酸的选择性。最后，提出了三维ZnO/CdS/NiFe-LDH复合材料光电催化甲烷转化为甲醇及甲酸的机理，为甲烷低能耗转化为高价值化学品提供了新思路

 确定燃料燃烧所需要的空气量  燃料燃烧生成的烟气量  烟气的成分和焓值  烟气分析方方程、空气系数监控及不完全燃烧的热损失 4.1基本概念  化学当量比  标准空气  燃料的理论空气量  实际空气及过剩空气系数a 4.2 理论空气量计算 几个假定:  空气和烟气所有成分都假设为理想气体  烟气温度不超过2000oC时不考虑烟气的热分解  忽略空气中的各种微量成分 4.3 完全燃烧时燃料烟气量计算 4.4 不完全燃烧时烟气量的计算

图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性

第四章线性方程组 4.2线性方程组的解法 个线性方程组AX=B的解的数量有三种情况:0,1,∞ 对于第三种情况,逐个写出这些解是不可能的 解线性方程组的本质就是用一组可自由取值的变量 (称为自由变量)来表示其余的变量(称为主变量)使得对于自由 变量的任一组值,都能唯一确定主变量的值,它们一起构成方程 组的一个解.注意:主变量和自由变量的分法并不是唯一的 自然地我们应解决以下问题

在机械稳健性优化设计中不确定变量常被假定为服从某种特定分布的随机变量,在随后的优化模型中丢掉了这些不确定变量的初始数据,这种对不确定变量的处理方式往往不能真切地反映不确定变量的本质,使得出的结论偏离事实.为了更加真切地反映这些不确定变量,使用盲数表达机械设计中的不确定变量,运用盲数运算规则表达各不确定变量之间的关系,把盲数理论和稳健设计相结合,建立基于盲数理论的稳健设计优化模型.使用该优化模型对一个气动换向装置进行了优化计算,优化结果好于传统的稳健设计结果.基于盲数的方法是一种离散化的数值计算方法,算例充分展示了其灵活性,证明了该优化方法是合理的和实用的

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

前几章所讨论的内容，其目的在于寻求被测量 的最佳值及其精度。在生产和科学实验中，还有另 一类问题，即测量与数据处理的目的并不在于被测 量的估计值，而是为了寻求两个变量或多个变量之 间的内在关系，这就是本章所要解决的主要问题。 表达变量之间关系的方法有散点图、表格、曲 线、数学表达式等，其中数学表达式能较客观地反 映事物的内在规律性，形式紧凑，且便于从理论上 作进一步分析研究，对认识自然界量与量之间关系 有着重要意义。而数学表达式的获得是通过回归分 析方法完成的