基于马氏距离和模糊C均值聚类算法提出了一种数字彩色图像抠图算法.该算法首先对彩色图像像素的红绿蓝三种彩色分量进行正则化处理；然后在正则化图像背景中选取适当的掩膜作为样本集，计算各像素与样本集之间的马氏距离；再利用模糊C均值聚类算法对计算出的马氏距离进行分类；最后利用填洞操作提高抠图质量.对八幅彩色数字图像进行对比实验，结果显示本算法可以自动抠图，且结果优于马氏距离算法、Grow-Cut算法和正则化线性回归算法的相应抠图效果

提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态

针对漏钢时结晶器铜板温度呈现出的“时间滞后”和“空间倒置”等典型特征，本文通过引入动态时间弯曲(DTW)和机器学习中的密度聚类(DBSCAN)方法，提取、汇集并区分结晶器温度的典型变化模式，在此基础上开发出一种新型的漏钢预报方法。借助动态时间弯曲度量不同拉速、钢种或工艺操作条件下结晶器热电偶温度的相似性，并运用密度聚类方法聚集和分离正常工况、黏结漏钢状况下的温度样本，在此基础上检测和预报结晶器漏钢。结果证实，相较于传统的逻辑判断和人工神经元网络预报结晶器漏钢的方法，基于聚类的漏钢预报方法无需人为设置阈值或参数，能够依据漏钢历史样本中温度变化的共性规律，提取并融合热电偶温度在时间、空间上典型的变化特征，准确区分和预报结晶器漏钢，具有较好的自适应性和鲁棒性

植物修复是土壤重金属污染修复的重要手段。为了探明南水北调工程中线水源地土壤污染状况并对其进行修复，本研究以湖北省朝北河和典型钒矿冶炼厂为对象，按季节采集该区域土壤（样本量n = 14）和当地优势陆生植物（样本量n = 113），使用微波消解?电感耦合等离子体质谱(ICP?MS)测定V、Cr、As和Cd重金属含量，根据内梅罗指数法综合评价了土壤污染程度，评估了各种植物对四种重金属的富集能力。结果表明，朝北河采样点中排污口与河水交汇处土壤中重金属Cd含量较高；钒矿冶炼厂原矿堆放区V超标近83倍，Cr、As和Cd重金属超标两倍以上，土壤受到严重污染；其他采样点均受到不同程度的重金属污染。植物重金属富集能力和耐受性评价结果表明，鼠麴草、密叶飞蓬、一年蓬对四种重金属耐受性极强，小蓬草、白茅、少花龙葵、野菊、白车轴草、稗是V、Cr和Cd的超富集植物，蜈蚣草、构树对As的富集能力极强，野艾蒿对Cr和Cd的富集能力较强，丁香蓼和日本毛连菜分别对Cr和V具有较强的耐受性和富集特异性，委陵菜和垂序商陆对Cd具有较强的富集能力和特异性。五种优势植物盆栽实验表明，苎麻在复合金属污染条件下耐受性最强，委陵菜富集能力最强

1 Poisson分布的概念与特性 3 Poisson分布样本均数与总体均数的比较 4 Poisson分布两样本均数的比较 5 STATA计算 2 Poisson分布总体均数的估计

古典线性回归模型的假定 OLS的代数推导 OLS的几何解释 拟合优度 OLS的小样本性质 对单个系数的 t检验 对线性假设的 F检验 分块回归与偏回归(选读) 预测

1. 掌握秩和检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握秩和检验的适用条件（样本特性）和样本数据的的特点。 3. 知道秩和检验中“秩”和“秩和”的含义及计算方法。 4. 理解第一类错误和第二类错误的定义。 5．学会通过秩和检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 6．两两比较的意义和方法

一．样本空间 二．随机事件

1. 掌握卡方检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握卡方检验的适用条件（样本特性）和样本数据的的特点。 3. 知道卡方检验中对变量进行加权的意义。 4. 掌握卡方检验中实际数和理论值的运算关系，以及不同的实际数和理论值条件下对检验结果的影响。 5. 学会通过卡方检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 6．行列分割的意义和方法

1. 掌握方差检验的原理和方法（公式）的来源及推导过程。 2. 掌握方差检验的适用条件（样本特性）。 3. 掌握成组设计的多个样本方差分析（单因素方差分析）的条件和方法。 4. 学会通过方差检验的结果来分析试验设计中的假设检验是否具有显著性统计意义。 5．组内变异和组间变异的概念