§1 概论 §2 分枝定界法 §3 0 −1型整数规划 §4 蒙特卡洛法（随机取样法） §5 指派问题的计算机求解 §6 生产与销售计划问题

一、目的要求 明确相对数指标含义，能区分常用相对数指标的类型； 掌握二项分布、Poisson分布和正态分布的特征及其应用； 通过试验观察和验证随机变量的分布特征

本文首先提出了一个结构简单且易于维护的索引–存根表结构，并基于该结构提出了一个具有隐私保护属性的云存储第三方审计方案，该方案能够有效地支持对外包数据进行各种数据块级的远程动态操作.然后，在随机预言机模型下，对方案提供的数据完整性保证给出了形式化的安全证明，对方案中审计协议的隐私保护属性也给出了形式化的安全分析.最后，针对方案的性能进行了理论分析和相关的实验比较，结果表明该方案是高效的

一、目的要求 1、 明确相对数指标含义，能区分常用相对数指标的类型； 2、 掌握二项分布、Poisson分布和正态分布的特征及其应用； 3、 通过试验观察和验证随机变量的分布特征

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

学习要点： •熟悉常用ROM的内部结构和使用方法 •熟悉常用RAM的内部结构和使用方法 •掌握存储器容量的扩展方法（字、位） •了解可编程逻辑器件：PLD、PAL、GAL 10.1 半导体存储器 10.1.1 只读存储器（ROM） 10.1.2 随机存储器（RAM） 10.1.3 存储器容量的扩展 10.2 可编程逻辑器件 10.2.1 PLD的电路表示法 10.2.2 可编程阵列逻辑器件PAL 10.2.3 通用阵列逻辑器件GAL

2.1 误差的表示方法 2.1.1 系统误差和随机误差 一、系统误差:由于分析过程中某些固定的原 因所造成的误差. 1.性质（1）单向性、重复性。 （2）与测定次数无关。 （3）可以校正，大小、正负可以测定。 2.产生的原因 （1）方法误差 （2）仪器和试剂误差 （3）操作误差 （4）主观误差

1、（火柴盒问题）波兰数学家巴拿赫（Banach）随身带着两盒火柴，分别放在左右 两个衣袋里，每盒有 n 根火柴.每次用时，便随机地从其中一盒中取出一根.试求他发现 其中一盒已空，而另一盒中剩下的火柴根数的分布律

一、 求离散型分布 例 1 一袋内装有 5 个白球，3 个红球.第一次从袋中任意取一个球不放回；第二次又从袋中任取两个球

7.1 有关误差的一些基本概念 7.2 随机误差的分布 7.3 有限数据的统计处理 7.4 测定方法的选择与测定准确度的提高 7.5 有效数字