在R3中,给定四个共面向量a1,a2,3,4,它们显 然是线性相关的,但它们中存在两个线性无关 的向量,而任一个向量都可由这两个线性无关 的向量线性表示(例如:a1,a2线性无关,a3,a4可 由a1,a2线性表示).此外它们中任意三个向量 是线性相关的,即它们中任一个线性无关的部 分组最多只含2个向量,数2就叫作这个向量组 的秩

一、向量在轴上的投影与投影定理 二、向量在坐标轴上的分向量与向量的坐标 三、向量的模与方向余弦的坐标表示式 四、小结思考题

一、向量在轴上的投影与投影定理 二、向量在坐标轴上的分向量与向量的坐标 三、向量的模与方向余弦的坐标表示式 四、小结思考题

如果二维随机向量(X,Y)的每个分 量都是离散型随机变量,则称(X,Y)是 二维离散型随机向量. 二维离散型随机向量(X,Y)所有可 能取的值也是有限个或可列无穷个

一、n维向量 1、定义n个数a1,a2,…,an组成的有序数组a=(a1a2…an)称为一个n维向量,其中a称为第i个分量(坐标).n维向量写成一行称为行向量,记作a,Bn维向量写成一列称为列向量,记作a,B

1向量的定义 定义n个有次序的数a1,a2,…,an所组成的数组称为n维向量这n个数称为该向量的分量第个数a1称为第个分量

一、定义:n个有次序的数a1,a2,…,an所组成的数组称为n维向 量,这n个数称为该向量的n个分量,第i个数a称为第i 个分量

一、空间直角坐标系 二、向量及其线性运算 三、向量的分解与向量的坐标

提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法.先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集,每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集;对于新增数据首先聚类到相应的子集,然后计算其与聚类集内的支持向量之间的距离,给每个训练样本赋以适当的权重;而后再建立预估模型.此算法通过钢材力学性能预报建模的工业实例研究,结果表明:与标准的支持向量回归算法相比,此算法在建模过程中不仅支持向量个数明显减少,而且模型的精度也有所提高

提出了从带钢板形数据中提取典型板形缺陷向量的方法，即先对带钢板形缺陷进行初级分类，再根据带钢应力之间的相似度提取出单位典型板形向量，最后采用k均值聚类算法求解出典型比值系数.针对提取出的带钢单位典型板形向量而设计出的单侧倒角工作辊，经过大规模的轧制试验，所轧宽带钢板形质量较好，综合平坦度均小于5 IU（1 IU=10-5），基本消除边中复合浪为主的复杂浪形缺陷