第一节检测与转换 第二节测量(方法) 第三节检测系统的基本特性 第四节误差 第五节随机误差的处理方法 第六节系统误差的消除

一、本节知识结构 二、误差的概念、分类与表示法 三、 随机误差的统计规律 四、少量数据的统计处理 五、 误差的传递

1、什么是测量误差？什么是仪表的基本误差？什么是仪表的附加误差？仪表的准确度等级是否代表测量的准确度？

一、基本术语 二、 研究误差的意义 三、误差的基本概念 四、 有效数字

一、误差的背景介绍 ( Introduction ) 1. 来源与分类 ( Source & Classification ) 模型误差 ( Modeling Error ): 从实际问题中抽象出数学模型

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

给出一组离散点，确定一个函数逼近原函数，插值是这样的一种手段。 在实际中，数据不可避免的会有误差，插值函数会将这些误差也包括在内。 因此，我们需要一种新的逼近原函数的手段： ①不要求过所有的点（可以消除误差影响）；

1. 如果某反应器最大压力为 0.6MPa，允许最大绝对误差为±0.02MPa。现用一台测量范围为 0～1.6MPa，准确度为 1.5 级的压力表来进行测量，问能否符合工艺上的误差要求？若采用一台测量范围为 0～1.0MPa，准确度为 1.5 级的压力表，问能符合误差要求吗？试说明其理由

一、 机械加工误差的概念 机械加工误差是指零件加工后的实际几何参数（几何尺寸、几何形状和相互位置）与理想几何参数之间偏差的程度

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断