第15章电路方程的矩阵形式 本章重点 15.1割集 15.2关联矩阵、回路矩阵、割集矩阵 15.3*矩阵A、B、Q之间的关系 15.4回路电流方程的矩阵形式 15.5结点电压方程的矩阵形式 15.6割集电压方程的矩阵形式 15.7列表法

6.1关于框架和框架集 6.2创建框架集 6.3框架和框架集属性的设置 6.4框架与超链接 6.5框架兼容性

一、藻类细胞的演化 (一)三条进化支系: 1、蓝红植物类群,藻胆素为光系统Ⅱ的主要集光色素。 2、黄褐植物类群,叶绿素C为光系统Ⅱ的主要集光色素。 3、绿色植物类群,叶绿素B为光系统Ⅱ的主要集光色素

摘要:自从70年代在硝酸工厂引入Pd-Au合金捕集网以回收从催化网上损失的铂以 来,钯合金捕集和回收铂的机理一直受到研究者和生产者的关注。本文分析了在流动氧气 氛和氨氧化反应过程中Pd的表面化学状态,表明在800℃以上温度Pd的表面应是1种多 层结构:光亮的Pd金属表面复盖着一层薄的Pd金属蒸气,Pd蒸气上又复盖着一层d 蒸气

主要内容四 一、一 些基本概念 二、可行集、证券组合前沿、有效集 1、不存在无风险债券 2、存在风险债券 三、风险的分散化 四、投资者的最优证券组合

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

关于数的加、减、乘、除等运算的性质通常称为数的代数性质代数所研究的问题主要涉及数的代数性质,这方面的大部分性质是有理数、实数、复数的 全体所共有的。 定义1设P是由一些复数组成的集合,其中包括0与1.如果P中任意两个数的和、差、积、商(除数不为零)仍然是中的数,那么P就称为一个数域显然全体有理数组成的集合、全体实数组成的集合、全体复数组成的集合都是数域这三个数域分别用字母Q、R、C来代表全体整数组成的集合就不是数域如果数的集合P中任意两个数作某一种运算的结果都仍在P中,就说数集 P对这个运算是封闭的因此数域的定义也可以说成,如果一个包含0,1在内的数集P对于加法、减法、乘法与除法(除数不为零)是封闭的,那么P就称为一个数域

通过高温高压动态反应釜实验模拟油田集输管道腐蚀环境,采用腐蚀失重、X射线衍射、扫描电镜和电化学分析等方法,研究了CO2/油/水环境中X65钢的腐蚀行为

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

§1 函数的概念 §2 逆函数和复合函数 §3 基数的概念 §4* 可数集与不可数集