人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

一 了解热辐射的有关概念和黑体辐射的有关定律。 二 理解普朗克的量子假设，理解爱因斯坦的光量子理论及其对光电效应的解释。 三 掌握德布罗意假说的内容和意义。 四 了解海森伯不确定关系的意义。 五 了解波函数的概念及其统计解释 ， 了解薛定谔方程极其重要性。 第一节 黑体辐射、普朗克量子假设 第二节 光电效应、爱因斯坦的光量子论 第三节 微观粒子的波粒二象性 第四节 不确定关系

在金属成型领域,一种较新的特殊非协调大变形有限元法,即增强假设应变有限元法（简称EASM）已被研究用于进行数值模拟.为使该方法可适用于分析压缩大变形问题,对原由Simo提出的EASM列式进行了修正并编制了用于数值模拟变形过程的增强假设应变有限元程序EAS.FOR,通过2个标准算例来验证该方法的可行性和有效性

基于刚性转动假设和功等效原理,推导了直通型CT试样的裂纹嘴张开位移和加载线张开位移弹塑性换算公式,并采用Cr2Ni2MoV钢对公式进行试验验证.根据弹塑性有限元分析,刚性转动假设得到了很好的验证,刚性转动中心靠近裂尖位置且受材料本构关系的影响甚微,转动半径R仅与裂纹长度和试样宽度之比a/W有关.有限元分析和试验结果表明,直通型CT试样的COD弹塑性换算公式用于塑性功计算具有更好的精度

讨论了非协调增强假设变形梯度有限元的基本理论、所采用的本构关系和有限元列式.为了克服原先由Simo建议的方法中所固有的缺陷,即在模拟压缩变形时容易出现奇异能量模式而导致计算失稳甚至崩溃,对原方法中有关内变量和应力更新算法进行了改进.计算结果表明,改进的方法在模拟压缩和拉伸模型时,具有较好的计算稳定性

统计学的目的不只是为了研究样本,而是要通过样本 的结果来推断其所属总体的特征。即统计推断问题。所谓 统计推断就是根据抽样分布律和概率理论,由样本结果 (统计数)对总体特征(参数)进行推论。试验研究所获 得的资料,通常是从样本得到的结果,而我们的目的是希 望知道样本所属总体的情况。因此,统计推断是科研工作 中的一个十分重要的工具。统计推断的基本内容有两个方 面,一个是进行统计假设测验,也叫差异显著性测验;另一 个是参数估计

应用板弯曲理论,引入平面变形假设和横截面始终保持为平面假设,采用米塞斯屈服准则,建立了各向同性理想弹塑性金属带材的拉伸弯曲变形的一般解析分析方法和模型.它突破了基于初等梁弯曲理论建立的解析分析方法的局限性,得到了在过去同类研究中无法计算的带材厚度方向的应力和应变,实现了对带材拉伸弯曲变形过程更贴切的表征.通过以某冷轧带钢厂拉伸弯曲矫直机为算例的比较计算表明,本文所提出的带材拉伸弯曲变形的\板弯曲\模型比\梁弯曲\模型有更符合实际

第一节科学假说 第二节侦查假设

第一节两项百分数资料的假设测验 一、单个样本百分数(或成数)的统计假设测验 这是测验一个样本百分数的总体百分数P与某一理论 值或期望值P的差异显著性。由于np和nq都大于5时二项 分布趋近于正态,所以可用u测验,但需进行连续性矫正; 如果np和nq都大于30,则可不进行连续性矫正;如果np 或nq小于5,则宜用二项式展开直接计算或进行连续性矫 正后的t测验,按df=n-1查表

糖尿病模型假设根据生物、医学等原理,作如下假设: (1)葡萄糖是所有细胞和组织的能量来源,在新陈代谢是轻微糖中起着十分重要的作用。每个人都有自己最适当的生们对葡血糖浓度,当体内的血糖浓度过渡偏离这一浓度时,将导致疾病甚至死亡。 (2)血糖浓度是处于一个自我调节系统之中的,它受到尿病,而另生理激素和其他代谢物的影响和控制,这些代谢物诊断,这包括胰岛素、高血糖素、肾上腺素、糖皮质激素、认为此人生长激素、甲状腺素等,统称为内分泌激素。 (3)内分泌激素中对血糖起主要影响的是胰岛素,葡萄糖只有在胰岛素的作用下才能在细胞内进行大量的和 Molnar生化反应,降低血糖浓度。此外,高血糖素能将体研究了血糖内过量的糖转化为糖元储存于肝脏中,从而降低血唐尿病的诊糖的浓度