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

一、随机变量的数 二、高散型随机变量函数的分布 三、连续型随机变量数的分市

通过对采空区渗流场的数值模拟,得到采空区渗流速度及氧气体积分数的分布.结合实验测得的煤自燃发火期和自燃临界参数,对采空区\三带\进行划分,并得到了采空区不自燃的工作面最小推进度.该方法计算量比模拟采空区煤自燃全过程少得多,预测精度却能够满足实际防灭火需要

1.3从网络到图 1、网络图论概论 图论是数学领域中一个十分重要的分支,这 里所涉及的只是图论在网络中的应用,称网 络图论。网络图论也称网络拓扑。 为在计算机上系统地列出一个复杂网络的方 程以便分析,就要用到网络图论和线性代数 的一些概念。 随着计算机的发展,网络图论已成为计算机 辅助分析中很重要的基础知识,也是网络分 析、综合等方面不可缺少的工具

(一)、波动方程定解问题的分离变量求解 (二)、热传导方程定解问题的分离变量求解

依据Darcy定律,在Navier-Stocks方程的基础上,对祁南煤矿综采工作面采空区瓦斯抽放问题作了计算分析,并进行了CFD数值模拟.从理论上模拟采空区瓦斯聚集过程,直观展示了瓦斯抽采时采空区流态、瓦斯分布变化.把抽放钻孔布置在顶板裂隙内,结合上隅角埋管实施瓦斯抽放,该抽放瓦斯技术起到了对开采工作面上隅角瓦斯的截流作用,现场管路测量显示,可抽出高浓度瓦斯达30%～80%(体积分数),工作面回风瓦斯的体积分数基本控制在0.3%以下

本章主要介绍了统计整理是统计调查的继续,又是统计分 析的前提。介绍了统计整理的概念和内容,统计分组的方 法,分配数列的概念、种类以及编制分配数列的基本步骤。 统计资料汇总的组织形式和具体方法

统计量都是随机变量，统计量的分布称为抽样分布。 定理 5.7 设随机变量 X1 , X 2 ,\, X n 相互独立，且 ~ ( , ) 2 Xi N µ i σ i (i = 1,2,\n)

问题已知随机变量X的密度函数fx(x) 或分布律 求随机因变量Yg()的密度函数 f(y或分布律

定义若随机变量X的可能取值是有限 个或可列个,则称Ⅹ为离散型随机变量 描述ⅹ的概率特性常用概率分布或分布律