第一节 模糊数学简介 第二节 模糊数学的基础知识 一、集合及其特征函数 二、模糊集合 第三节 模式识别 一、模式识别及识别的直接方法 二、贴近度与模式识别的间接方法 第四节 模糊综合评判及其应用 一、模糊综合评判 二、应用实例

采用回归分析的方法,建立特征变量与产品质量之间的统计对应关系,把产品质量表达成特征变量的回归函数,进而得到特征空间与产品质量空间在统计意义上的映射关系.在产品质量空间进行聚类,在特征空间进行分类,而后提出了一种基于统计空间映射的在线模式识别方法.利用唐钢烧结厂的实测数据进行了仿真,验证了本方法的正确性.从算法分析和仿真结果看,这一算法可以有效地克服模式交叉现象的影响,并可对复杂生产过程进行在线质量推断

一、函数的定义和调用及返回值 二、数据在函数间的传递方式 三、数组名作实参 四、通过指针调用函数 五、带参数的主函数(命令行参数) 六、两类特殊函数

利用函数的性态如函数的单调性、极值、凹性、 拐点、渐近线及基本性质如周期性、对称性等;再 利用描点(特殊选点)作图,就可比较准确地作出函数图形.描绘函数图形的一般步骤是: (1)确定函数y=f(x)的定义域,讨论其周期性和对称性; (2)确定曲线的渐近线;

利用函数的性态如函数的单调性、极值、凹性、 拐点、渐近线及基本性质如周期性、对称性等;再 利用描点(特殊选点)作图,就可比较准确地作出函数图 形.描绘函数图形的一般步骤是: (1)确定函数y=f(x)的定义域,讨论其周期性和对称性; (2)确定曲线的渐近线;

本书共分三个部分，即单复变函数论、数学物理方程和小波变换及其应用。单复变函数论，共四章。前三章是由实分析到复分析的扩充。任何扩充需且只需满足三原则。最后一章是留数定理及其应用于定积分与级数和的计算。数学物理方程，共九章。第一章是物理问题的数学模型，第二至第六章介绍线性偏微分方程定解问题的基本解法，第七、八章介绍特殊函数及其应用，最后一章介绍逆散射问题和非线性问题

教学目的:了解多维随机变量的重要性质及其特征,重点介绍二维随机变量的有关结论。包括分布函数的 概念及其性质,二维连续型随机变量密度函数的性质。掌握边缘分布的概念,了解条件分布的概念及其具 体求解方法,了解随机变量相互独立的概念及其意义。掌握二维随机变量函数分布的基本求法

引言（数学模型的概念和意义） 输入输出描述法 数学模型的分类，传递函数，典型环节，系统的相似性，线性化 结构图（方块图）及其等效变换 反馈控制系统的传递函数 闭环传递函数，特征多项式与特征方程

一、本部分的主要内容 集合代数----集合的概念和基本运算 关系----二元关系的表示、运算、性质、特殊的关系 函数----函数定义、性质、运算 二、本部分的基本要求 掌握集合及其相关的基本概念 熟练掌握集合以及关系、函数的基本运算 了解和使用基本的证明方法 第一节 集合的基本概念 第二节 集合的运算与集合恒等式

概率分布函数反映了随机变量的概率分布规律; 在概率论中处理概率分布时一般不涉及分布的物理来源,为 在实验数据分析中正确地掌握和运用这些分布函数,需要: 熟悉公式及运算规则 分布的物理意义;