(1）非线性 (2）分布处理 (3）学习并行和自适应 (4）数据融合 (5）适用于多变量系统 (6）便于硬件实现

一、教学目的要求 经济学理论描述经济变量之间的关系,却没有提供这种关系的具体函数形式。经典 的线性和非线性模型都假定经济变量的函数关系已知,往往会导致在模型设定上存在误 差.非参数模型是不对未知的函数和统计分布作任何具体的假定,而是通过样本数据获 得函数关系的估计,模型更客观地拟合实际经济问题

2.1 有关误差的一些基本概念 2.2 随机误差的分布 2.3 有限数据的统计处理 2.4 测定方法的选择与测定准确度的提高 2.5 有效数字

一、 政府办公自动化的实现 二、 数据库管理系统 三、 政务信息资源的管理 四、 分布式视频会议系统 五、 电子政务与决策支持 六、 跨部门的电子政务系统 七、 电子政务与学习型政府

神经元网络的特点： （1）非线性 （2）分布处理 （3）学习并行和自适应 （4）数据融合 （5）适用于多变量系统 （6）便于硬件实现

本文通过对Buhlmann—Straub模型结构的剖析，引入基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法，构建出风险保费预测值信用估计的贝叶斯模型。实例分析的结果证明了该模型能够在数据缺失的情况下，动态模拟出有关参数的后验分布，求出缺失参数的后验估计，提高计算的精度，从而有助于更有效地甄别出各保单问的非同质程度

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

15.1网络通信方式 15.2远程数据源 15.3网络变量 15.4网络数据库连接 15.5网络通信程序 15.6通信服务程序 Portserver 15.7www网络应用

根据钢管斜轧过程的变形特点，利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件对Accu-Roll轧管机热轧奥氏体无缝钢管的轧制过程进行有限元数值模拟.通过模拟仿真计算，分析无缝钢管截面的变形特点及轧制力和应力应变分布的变化规律，通过将模拟结果与实测数据进行比较，验证了模型的可靠性.模拟结果表明，在轧制过程中孔型形状不当易造成双鼓形，整个轧制过程中最大轧制应力为403.4 MPa，最大等效应力值为231.8 MPa

（1)非线性 （2)分布处理 （3)学习并行和自适应 （4)数据融合 （5)适用于多变量系统 （6)便于硬件实现