8.1 类和对象的定义 8.2 对象的使用 8.3 构造函数 8.4 析构函数 8.5 拷贝构造函数 8.6 类的静态成员 8.7 类成员的保护和使用 8.8 类的组合 8.9 面向对象分析和设计 第8章 类与对象

第一节 脂类 脂类包括的范围很广，是生物体内一大类重要的有机化合物，脂类是脂肪和类脂及其它们的衍生物的总称。 脂肪：（甘油三酯或三酯酰甘油）分布于皮下结缔组织、大网、肠系膜、肾内脏周围——脂库，含量随营养状态变动，称可变脂。 脂类 类脂：磷脂、糖脂、固醇类，分布在生物膜和神经组织中——组织脂，含量稳定，称为固定脂。 第二节 生物膜 生物膜是构成细胞所有膜的总称。包括围在细胞质外的质膜（plasmalemma）和细胞器的内膜系统（cytomembrane）。在一些真核细胞中，膜含量可占整个细胞干重的80%左右。它不仅是生物体的重要的组成部分，而且在物质运输、能量转换、信息传递中也有重要作用

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性

1、吡啶类：异烟肼、尼克刹米和硝苯地平 2、喹啉类：硫酸奎宁、奎尼丁、盐酸环丙沙星等 3、托烷类：硫酸阿托品、氢溴酸东莨菪碱等 4、吩噻嗪类：氯丙嗪、异丙嗪、奋乃静和盐酸硫利达嗪等 5、苯并二氮杂卓类：地西泮、奥沙西泮和氯氮卓等

提出了一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)算法的岩体结构面混合聚类方法.利用GA的全局搜索性能,求得初始聚类中心;在此基础上利用FCM算法,根据精度要求再作进一步求解.该方法避免了人为划定分类界限的主观性,消除了FCM聚类算法的局部最优的弱点,解决了采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾.结合实测数据,对应用该方法进行结构面组识别的步骤、参数选取、分组有效性、优势方位的判定进行了分析和讨论

为面向对象的四大特性。通过前面的学习，对前两个特性有 了一定程度的理解，本章将继续探讨后两个特性，即继承性 和多态性。 ◼类的继承； ◼类成员的隐藏与重载； ◼多态性； ◼Object类和 Class类； ◼抽象类与接口； ◼对象克隆； ◼对象转型和类的设计原则

一、 脂类的概念 不溶于水而能被乙醚、氯仿、苯等非极性有机溶剂抽提出的化合物，统称脂类。脂类包括油脂（甘油三脂）和类脂（磷脂、蜡、萜类、甾类）

现有的基于密度的数据流聚类算法难于发现密度不同的簇，难于区分由若干数据对象桥接的簇和离群点.本文提出了一种基于共享最近邻密度的演化数据流聚类算法.在此算法中，基于共享最近邻图定义了共享最近邻密度，结合数据对象被类似的最近邻对象包围的程度和被其周围对象需要的程度这两个环境因素，使聚类结果不受密度变化的影响.定义了数据对象的平均距离和簇密度，以识别离群点和簇间的桥接.设计了滑动窗口模型下数据流更新算法，维护共享最近邻图中簇的更新.理论分析和实验结果验证了算法的聚类效果和聚类质量

9.1、齿轮选材 9.2、轴类零件选材 9.3、弹簧选材 9.4、刃具选材 1、齿轮的工作条件、失效形式及性能要求 2、齿轮类零件的选材 3、典型齿轮选材举例 1、轴类零件的工作条件 2、轴类零件的失效形式 3、轴类零件的性能要求 4、轴类零件材料及选材方法 5、典型轴的选材 1、弹簧的工作条件 2、弹簧的失效形式 3、弹簧的性能要求 4、弹簧的选材 5、典型弹簧选材 1、刃具的工作条件 2、刃具的失效形式 3、刃具的性能要求 4、刃具的选材 5、刃具选材举例