利用液压伺服试验系统和声波监测仪开展了岩石和混凝土材料声发射特性试验研究,并在试验基础上研究了损伤变量与声发射参数之间的量化关系.结果表明,损伤变量与声发射参数呈线性关系.采用基于Weibull分布的损伤本构模型及损伤变量与声发射数间的经验公式,推导出应力、应变参量与声发射数参量的耦合模型,该模型参数可以根据应力-应变全曲线及损伤变量与声发射数关系曲线的几何边界条件确定其表达式,方式简单适用.通过与岩石和混凝土试样单轴压缩试验实测结果对比,证实模型可以很好地反映单轴受压状态下岩石和混凝土的应力、应变与声发射数的耦合关系

因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术 。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数 据中的基本结构,并用少数几个假想变量来表示其基本的 数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要 信息。原始的变量是可观测的显在变量,而假想变量是不 可观测的潜在变量,称为因子。 例如,在企业形象或品牌形象的研究中,消费者可以 通过一个有24个指标构成的评价体系,评价百货商场的24 个方面的优劣

一、选择题(单选题,每题3分,共30分) 1.点电荷Q被曲面S所包围,从无穷远处引入另一点电荷q至曲面 外一点,如图所示,则引入前后: (A)曲面S的电场强度通量不变,曲面上各点场强不变 (B)曲面S的电场强度通量变化,曲面上各点场强不变 (C)曲面S的电场强度通量变化,曲面上各点场强变化 (D)曲面S的电场强度通量不变,曲面上各点场强变化

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

一、物价变动与物价变动指数 1、物价变动：商品、劳务价格的上涨或下跌；会计上，物价变动通常是指商品价格指数在一定时期内持续、剧烈上涨或下跌。既包括物价上涨，又包括物价下跌；既包括一般物价变动，又包括个别物价变动

为提高遥感影像变质矿物提取精度，提升变质带的识别效果，以甘肃北山ASTER影像为研究区，结合了比值运算、多尺度分割、随机森林分类法进行变质矿物提取。首先，通过矿物特征性光谱特征构造比值运算公式、进行影像增强；然后，对增强影像进行基于光谱及变差函数的多尺度分割；接着，采用随机森林法提取目标矿物；最后，通过野外勘查、采样、薄片鉴定进行精度评价。结果表明，黑云母、白云母、角闪石在ASTER影像上具有鉴定性特征，提取精度分别为85.4088%、84.7640%和85.7308%；其他含量较少的变质矿物提取精度可达到60%以上。多尺度分割能充分利用矿物的丛集特征；变差函数纹理能增强形态特征对矿物的区分能力；随机森林分类法对矿物混合引起的噪声不敏感、提取结果稳定

7.1 拉普拉斯变换的概念 7.2 拉氏变换的性质 7.3 拉普拉斯逆变换 7.4 拉氏变换的应用及综合举例

10.1 虚拟变量的性质 10.2 ANCOVA模型：包含一个定量变量，一个两分定性变量的回归 10.3 包含一个定量变量、一个多分定性变量的回归 10.4 包含一个定量变量和多个定性变量的回归 10.5 比较两个回归 10.6 虚拟变量在季节分析中的应用 10.7 因变量也是虚拟变量的情形：(略) 10.8 总结

提出了基于具有输入密钥的等差数列来构造一类n维广义Arnold变换矩阵的方法,并给出了构造变换矩阵和逆变换矩阵的计算算法,算法仅与密钥有关,其时间复杂度相当于n(n+1)/2次乘法运算.在图像置乱时用该矩阵作为变换矩阵,采取图像位置空间与色彩空间的多轮乘积型双置乱,算法具有周期长和算法完全公开等特点,可有效防止多种攻击,增强了系统的安全性.此外,通过逆变换对置乱图像进行恢复,无须计算变换矩阵的周期.实验结果表明,该置乱变换算法效率高,安全性强