◼ 数据库设计概述（了解） ◼ 数据库设计的全过程（领会） ◼ ER模型 （综合应用） ◼ ER模型到关系模型的转换（综合应用） ◼ ER模型实例分析 （理解） ◼ ER模型的扩充 （理解） ◼ 小结

1、传染病模型 2、经济增长模型 3 、Lanchester战争模型 4、药物在体内的分布与排除 5、香烟过滤嘴模型 6、按年龄分布的人口模型 7、烟雾的扩散与消失

第一节 单因素模型 第二节 资本资产定价模型与因素模型 第三节 多因素模型

1.1 电路模型 一、实际电路组成与功能 二、电路模型 1.2 电路变量 一、电流 二、电压 三、电功率 1.3 电阻元件与欧姆定律 一、电阻元件 二、欧姆定律 三、电阻元件上消耗的功率与能量 1.4 理想电源 一、理想电压源 二、理想电流源 1.5 基尔霍夫定律 一、基尔霍夫电流定律 二、基尔霍夫电压定律 1.6 电路等效 一、电路等效的一般概念 二、电阻的串联与并联等效 三、理想电源的串联与并联等效 1.7 实际电源的模型及其互换等效 一、实际电源的模型 二、电压源、电流源模型互换等效 1.8 电阻△形、Y形电路互换等效 一、△形电路等效变换为Y形电路 二、Y 形电路等效变换为△形电路 1.9 受控源及含受控源电路的等效 一、受控源 二、路含受控涣电路的等效 1.10 运算放大器概述 一、理想运放的符号及电路模型 二、理想运放的三种运算方式 三、运放的两种典型运算

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

机电系统计算机仿真与辅助设计是建立在机电系统数学模型基础之上的。对于各 类机电系统,利用仿真手段对其进行分析与设计,首先就需要建立相应的系统数学 , 模型,此后,就需要研究如何将系统的数学模型转变为适合于计算机进行分析计算 的仿真模型,即数值算法模型。在此基础上,即可通过对数学模型的求解分析,实 现对系统动静态特性的分析与设计

第一章 前言 第二章 估计方法引论 第三章 经济计量检验 第四章 线性回归模型 第五章 经典单方程计量经济学模型的扩展 第六章 联立方程计量经济学模型理论与方法 第七章 时间序列计量经济学模型理论与方法 第八章 横截面时间序列模型 第九章 非参数回归计量经济学模型理论与方法 第十章 soft

针对煤与瓦斯突出预测准确率问题,在分析煤与瓦斯突出瓦斯地质因素的基础上,构建了包含瓦斯指标、煤体指标、地应力指标3个一级指标和瓦斯压力、构造煤厚度等12个二级指标的预测指标体系,通过综合运用网络分析法和多类别距离判别法对灰色关联模型中的输入端和输出端进行研究,建立了煤与瓦斯突出多指标耦合预测模型.该模型基于对煤与瓦斯突出瓦斯地质因素的综合分析,计算预测指标权重,划分煤与瓦斯突出可能性等级,建立了对突出可能性进行判别的2个判别式.以平煤八矿为例应用该模型对8组预测样本进行了煤与瓦斯突出可能性判断,预测结果与实际符合,为矿井煤与瓦斯突出防治提供了技术支撑,证明了煤与瓦斯突出多指标耦合预测模型的准确性和适用性

为了实时获得冷轧带钢酸洗溶液的浓度值,便于进行酸浓度控制,采用软测量方法实时预测酸浓度.由于酸浓度建模数据中无关成分和特异点会影响模型精度,利用正交信号校正和稳健回归相结合的方法来建立酸浓度预测模型首先利用正交信号校正对建模数据进行预处理,去除自变量中与因变量无关的成分;然后采用基于迭代加权最小二乘的稳健回归算法进行建模,降低特异点对模型的影响;最后将预测结果和多元线性回归、传统稳健回归方法和正交信号校正多元线性回归进行比较.实验结果表明:采用正交信号校正-稳健回归方法后,模型预测能力得到提高,与多元线性回归结果相比,亚铁离子质量浓度和氢离子质量浓度的相对预测误差分别从1.82%降低到1.17%、从5.87%降低到4.73%.本文提出的方法具有更好的模型预测精度,可以满足工业应用要求

◼ 问题的提出 ◼ 一室模型的给出 ◼ 一室模型假设 ◼ 一室模型建立 ◼ 一室模型参数估计 ◼ 改进后的参数估计 ◼ 对实际问题的模拟