通过固溶度积公式计算及热模拟实验,对不同热装和加热温度条件下的无取向硅钢铸坯中析出相进行了研究.在低于950℃热装时,铸坯中AlN的析出量和尺寸不再变化,但MnS和AlN-MnS的数量及平均尺寸随着热装温度降低而进一步增加,并在温度低于600℃时达到最大值后保持不变.与1200℃相比,1100℃加热的铸坯中AlN、MnS的总固溶量相对更少.相比850℃热装,600℃热装再加热到1100℃的铸坯中AlN和MnS的总固溶量更少,且AlN和MnS尺寸更大.合适的热装温度和加热温度分别为600℃和1100℃

通过热模拟实验、光学金相及透射电镜分析观察，研究了奥氏体化条件、变形温度、变形速率、变形量以及道次间隔时间对曲轴用非调质钢C38N2轧制道次间的静态再结晶体积分数和残余应变率的影响规律.实验结果表明：随着变形温度的升高、变形速率的增大、变形量的增大或道次间间隔时间的增长，静态再结晶的体积分数逐渐升高，道次的残余应变率逐渐降低；原始奥氏体晶粒尺寸增大，静态再结晶体积分数降低，但变化不大；在1250℃以下，随着奥氏体化温度的升高，静态再结晶体积分数降低不明显，但在1250℃以上，奥氏体化温度的升高明显降低了静态再结晶体积分数.通过线性拟合以及最小二乘法，得到静态再结晶体积分数与不同变形工艺参数之间关系的数学模型；对已有残余应变率数学模型进行修正，得到含有应变速率项的残余应变率数学模型，拟合度较好

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象 的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应 起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变 量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结 果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感 兴趣

首先对膏体物料特性开展量化表征研究，通过分析膏体细观结构的物质组成，提出了一种全面描述物料特征的综合指标——固体填充率；开展膏体流变实验，基于宾汉模型对流变曲线进行拟合获得相应的屈服应力及塑性黏度，分析了体积分数、质量加权平均粒径、不均匀系数、细颗粒及水泥质量分数等因素对流变参数的影响规律，并从细观结构的角度对其影响机制进行了解释，最终构建了流变参数关于固体填充率的计算模型.研究结果表明：相同条件下，膏体屈服应力及塑性黏度随体积分数增大呈指数增大，随物料不均匀系数增大而减小，随细颗粒含量增大呈先减小再增大的变化趋势

第一节　心脏的泵血功能 一、心动周期的概念 （一）左心室的射血和充盈过程 （二）心动周期中心房压力的变化 （三）心房和心室在心脏泵血活动中的作用 三、心脏泵功能的评定 （一）心脏的输出量 （二）射血分数 （三）心脏作功量 四、心脏泵功能的调节 （一）搏出量的调节 （二）心率及其对心输出量的影响 （三）心脏泵功能的贮备 五、心音心音图 第二节　心肌的生物电现象和生理特征 一、心肌细胞的生物电现象 （一）工作细胞的跨膜电位及其形成机制 （二）自律细胞的跨膜电位及其形成机制 二、心肌的电生理特性 （一）心肌的兴奋性 （二）心肌的自动节律性 （三）心肌的传导性和心脏内兴奋的传导 三、自主神经对心肌生物电活动和收缩功能的影响 （一）迷走神经和乙酰胆碱的作用 （二）心交感神经和儿茶酚胺的作用 四、体表心电图 第三节　血管生理 一、各类血管的功能特点 二、血流量、血流阻力和血压 （一）血流量和血流速度 （二）血流阻力 （三）血压 三、动脉血压和动脉脉搏 （一）动脉血压 （二）动脉脉搏 四、静脉血压和静脉回心血量 （一）静脉血压 （二）重力对静脉压的影响 （三）静脉血流 五、微循环 （一）微循环的组成 （二）毛细血管的结构和通透性 （三）毛细血管的数量和交换面积 （四）策循环的血流动力学 （五）血液和组织液之间的物质交换 六、组织液的生成 （一）组织液的生成 （二）影响组织液生成的因素 七、淋巴液的生成和回流 （一）淋巴液的生成 （二）淋巴液的回流及影响淋巴液回流的因素 第四节　心血管活动的调节 一、神经调节 （一）心脏和血管的神经支配 （二）心血管中枢 （三）心血管反射 （四）心血管反射的中枢整合型式 二、体液调节 （一）肾素-血管紧张素系统 （二）肾上腺素和去甲肾上腺素 （三）血管升压素 （四）血管内皮生成的血管活性物质 （五）激肽释放酶-激肽系统 （六）心钠素 （七）前列腺素 （八）阿片肽 （九）组胺 三、局部血流调节 （一）代谢性自身调节机制 （二）肌源性自身调节机制 四、动脉血压的长期调节 第五节　器官循环 一、冠脉循环 （一）冠脉循环的解剖特点 （二）冠脉血流的特点 （三）冠脉血流量的调节 二、肺循环 （一）肺循环的生理特点 （二）肺循环血流量的调节 三、脑循环 （一）脑循环的特点 （二）脑血流量的调节 （三）脑脊液的生成和吸收 （四）血-脑脊液屏障和血-脑屏障

• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

1 概率论基础 1.1 为什么需要概率空间 1.1.1 理发师悖论 (Barber paradox) 1.1.2 贝特朗悖论 (Bertrand’s Paradox) 1.1.3 非悖论, 生日问题 1.2 概率空间 1.2.1 可测空间 1.2.2 概率空间 1.2.3 条件概率 1.2.4 全概率公式和 Bayes 公式 1.3 随机变量和分布函数 1.3.1 数字特征 1.3.2 矩函数 (Moment Generating Function) 1.3.3 特征函数 (Characteristic function) 1.3.4 反演公式及唯一性定理 1.3.5 多维随机变量的特征函数 1.4 独立性与条件期望 1.4.1 独立性 1.4.2 条件期望 1.4.3 条件分布 1.4.4 一般条件期望 ⋆ 2 随机过程的基本概念与类型 2.1 随机过程的背景 2.2 基本概念 2.3 有限维分布与 Kolmogorov 定理 2.3.1 随机过程的数字特征 2.4 随机过程的基本类型 2.4.1 平稳过程 2.4.2 独立增量过程 3 Brown 运动（维纳过程） 3.1 基本概念与性质 3.2 维纳过程的分布 3.3 维纳过程的数字特征 3.3.1 二次变差 3.4 Brown 运动的鞅性质 3.5 Brown 运动的最大值变量及反正弦律 3.6 Brown 运动的几种变化 3.6.1 Brown 桥 3.6.2 几何 Brown 运动 4 Poisson 过程 4.1 齐次泊松过程 4.1.1 Poisson 过程数学模型 4.1.2 齐次泊松过程的数字特征 4.1.3 时间间隔与等待时间的分布 4.1.4 到达时间的条件分布 4.1.5 更新计数过程 4.2 复合泊松过程 4.2.1 复合 Poisson 过程 4.3 非齐次泊松过程 (了解内容，不考察) 5 鞅 (Martingale) 过程 5.1 基本概念 5.2 鞅的停时定理及其应用 5.2.1 鞅的停时定理 5.3 连续鞅

在程序设计中,为了处理方便,把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来。这 些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。在C语言中,数组属于构造数据类型。一个数 组可以分解为多个数组元素,这些数组元素可以是基本数据类型或是构造类型。因此按数组 元素的类型不同,数组又可分为数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各种类别

1.设a=3i+20j-15k,对下列数量场f(,y,z),分别计算 grad和 div(fa): (1)f(x,y,z)=(x2+y2+z2)2; (2)f(x,y,z)=x2+y2+z2; (3)f(x,y,z)=ln(x2+y2+z2)