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为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性
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6.1 反馈的基本概念及判断方法 6.2 负反馈放大电路的四种基本组态 6.4 深度负反馈放大电路放大倍数分析 6.6 负反馈放大电路的稳定性 6.3 负反馈对放大电路的方框图 6.5 负反馈对放大电路性能的影响
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1、下列说法能否作为a是数列{an}的极限定义?为什么? (1)对于无穷多个E>0,彐N∈N+,当n>N时,不等式{an-叫<∈成立;
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第 1 章 绪论 第 2 章 锁相环型频率综合器概述 第 3 章 LC 压控振荡器与片上电感参数提取 第 4 章 恒定环路带宽的研究与实现 第 5 章 自动频率校正的研究与设计 第 6 章 分频器的研究与设计 第 7 章 环路仿真与芯片设计实例 第 8 章 总结与展望
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紧集上的连续映射 为了将一元连续函数在闭区间上的重要性质推广到多元连续函 数,为此先定义多元函数在点集的边界点连续的概念。 定义 11.3.1 设点集 K  n R ,f : K→ m R 为映射(向量值函数), x K 0 
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1、从定义出发证明上、下确界的惟一性 2、设B=supE,BgE,试证可从中选取数列{xn},其极限为β;又若B∈E,则情形如何?
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6.1 反馈的基本概念及判断方法 6.2 负反馈放大电路的四种基本组态 6.4 深度负反馈放大电路放大倍数分析 6.6 负反馈放大电路的稳定性 6.3 负反馈对放大电路的方框图 6.5 负反馈对放大电路性能的影响
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集合论的基础是由德国数学家 Cantor 在 19 世纪 70 年代奠定 的。 集合:指具有某种特定性质的具体的或抽象的对象汇集成的总 体。 这些具体的或抽象的对象称为该集合的元素
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无穷乘积的定义 设 p1,p2,…, n p ,…( ≠ 0 n p )是无穷可列个实数,我们称它 们的“积” ⋅ 21 ⋅ ⋅ ppp n ⋅\\ 为无穷乘积,记为∏ ∞ n=1 pn ,其中 n p 称为无穷乘积的通项或一般项
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一 函数列及其一致收敛性 对定义在区间 I 上的函数列{ f n (x) }, x  E ,设 x0  E ,若数列 { ( ) } 0 f x n 收 敛,则称函数列{ f (x) } n 在点 0 x 收敛
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