随机过程的分类 一、按照概率分布特性分类 二、具有特殊的概率分布 三、按照记忆特性分类 四、按照统计平稳特性分类 五、按照功率谱密度分类 六、按照遍历特性分类

第一节　概述 一、感受器、感觉器官的定义和分类 二、感受器的一般生理特性 （一）感受器官适宜刺激 （二）感受器的换能作用 （三）感受器的编码作用 （四）感受器的适应现象 第二节　视觉器官 一、眼的折光系统及其调节 （二）眼的折光系统的光学特性 （三）眼的调节 （四）简化眼和视敏度 二、瞳孔和瞳孔对光反应 三、视网膜的结构和两种感光换能系统 （一）视网膜的结构特点 （二）视网膜的两种感光换能系统 四、视杆细胞的感光换能机制 （一）视紫红质的光化学反应及其代谢 （二）视杆细胞外段的超威结构和感受器电位的产生 五、视锥系统的换能和颜色视觉 六、视网膜的信息处理 七、与视觉有关的其它现象 （一）暗适应和明适应 （二）视野 （三）视网膜电图 （四）双眼视觉和立体视觉 第三节　听觉器官 一、人耳的听阈和听域 二、外耳和中耳的传音作用 （一）耳廓和外耳道的集音作用和共鸣腔作用 （二）鼓膜和中耳听骨链增压效应 （三）咽鼓管的功能 三、耳蜗的感音换能作用 （一）耳蜗的结构要点 （二）基底膜的振动和行波理论 （三）耳蜗的生物现象 四、听神经动作电位 第四节　前庭器官 一、前庭器官的感受装置和适宜刺激 二、前庭反应和眼震颤 第五节　嗅觉和味觉 一、嗅觉感受器和嗅觉的特点 二、味觉感受器和味觉的特点 第六节　皮肤感受

蒙特卡洛求积分的方差为 o2=}n 其中}为被积函数f的方差。 公式反映出增加随机点数n时蒙特卡洛计算的精度可以得 到改善,但是精度提高非常缓慢。因此用增加蒙特卡洛计算的随 机投点数来提高精度总是耗费大量的机时。 另一个减少计算结果误差的途径是减少f的方差v} 重要的减少方差v}的技巧

首先对喷管内流动特性进行了研究，结果表明传统拉瓦尔喷管在喷管内部易形成大量明显的波系结构，抑制了超音速氧气射流的初始冲击效果，而利用特征线设计的曲线拉瓦尔喷管可有效解决该问题。其次，分析了不同供氧流量下，传统拉瓦尔喷管及曲线拉瓦尔喷管在高温条件下的射流马赫数分布、动压及射流卷吸特性。研究结果表明基于特征线法设计的曲线拉瓦尔喷管应用于转炉氧枪喷头时，可延长氧气射流核心段长度，增大氧气射流对熔池的搅拌能力，并提高氧气在熔池内的传质效果

3.1直流电机的基本结构和工作原理 3.2直流他励电动机的机械特性 3.3直流他励电动机的启动特性 3.4直流他励电动机的调速特性 3.5直流他励电动机的制动特性

本章要点: 1、增值税的涵义、特征 2、增值税的三要素 3、增值税的基本计算 4、增值税的特殊规定 增值税的含义和特征 (一)含义 增值税是以商品生产流通和劳动服务各环节的增值额为征税对象的一种流转税。 (二)特点 1、实行价外税 2、实行抵扣制 3、划分两种纳税人 4、实行三档税率 5实行生产型增值税

对求解问题本身就具有概率和统计性的情况,例如中子在介 质中的传播,核衰变过程等,我们可以使用直接蒙特卡洛模拟 方法。该方法是按照实际问题所遂循的概率统计规律,用电子 计算机进行直接的抽样试验,然后计算其统计参数直接蒙特 卡洛模拟法最充分体现出蒙特卡洛方法无可比拟的特殊性和优 越性,因而在物理学的各种各样问题中得到广泛的应用

一、因特网概述 二、因特网的产生和发展 三、因特网的功能和服务模式 四、因特网的体系结构

实验一 植病害的症状观察 实验二 显微镜的构造，使用及临时玻片制作法 实验三 真菌的一般形态及子实体类型的观察 实验四、五 鞭毛菌亚门及接合菌亚门真菌的形态及其致病特点的观察 实验六、七 子囊菌亚门真菌及其致病特点观察 实验八、九 担子菌亚门真菌及其致病特点观察 实验十、十一 半知菌亚门真菌及其致病特点观察 实验十二 植物菌病害的病状、诊断及接种方法实验 实验十三 植物病原细菌的格兰氏染色和鞭毛染色 实验十四 植物病毒的传播 实验十五 植物病毒内含体的观察 实验十六 植物病毒的生物测定 实验十七 植物病毒抗血清效价的测定 实验十八 植物寄生线虫及其所致病害症状的观察 实验十九 寄生性种子植物及其所致病害的特点 实验二十 半永久性玻片的制作方法 实验二十一 培养基的制备及灭菌 实验二十二 植物病原物的显微测量和描绘 实验二十三 真菌孢子萌发试验 实验二十四 病原体初侵染来源的检验（重点种子带菌检验）

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能