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节点与支路混合撕裂分析法
文档格式:PDF 文档大小:1.11MB 文档页数:17
本文在广义撕裂法[6]及节点撕裂节点分析法[4]的基础上提出了一种新的撕裂方法—节点与支路混合撕裂法(简称混合撕裂法)。它同混合分析法与节点分析法及回路分析法的关系类似,可以把广义撕裂法中的节点回路撕裂法与节点撕裂节点分析法作为它的特例,且一般可以达到比二者更好的撕裂效果。本文给出了节点与支路混合撕裂法的严格证明,给出了以二级撕裂[6]为基础的算法及示例
《数学模型》课程教学资源(PPT课件)第三章 简单的优化模型
文档格式:PPT 文档大小:968.5KB 文档页数:48
3.1 存贮模型 3.2 生猪的出售时机 3.3 森林救火 3.4 最优价格 3.5 血管分支 3.6 消费者均衡 3.7 冰山运输
大面积无衬底自支撑金刚石厚膜沉积
文档格式:PDF 文档大小:603.92KB 文档页数:4
讨论了在采用直流电弧等离子体喷射CVD工艺沉积大面积无衬底自支撑金刚石厚膜时遇到的若干技术问题.在制备过程中经常出现的膜炸裂现象,主要是由于膜和衬底材料线膨胀系数差异引起的巨大热应力,而衬底表面状态的控制、沉积过程中工艺参数的优化和控制也是一个重要的因素.因此,必须对整个金刚石厚膜沉积过程进行严格而系统的控制,才能有效地保证获得无裂纹大面积金刚石自支撑厚膜
汕头大学医学院:《人体解剖学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一讲 脊神经前支
文档格式:PPT 文档大小:509KB 文档页数:10
一、骶丛 Sacral plexus 1 Lumbosacral trunk骶千 2 穿出梨状肌上孔 3 臀上神经
《管理学原理》课程教学资源(讲稿)第四讲 预算控制
文档格式:PPT 文档大小:38.5KB 文档页数:2
所谓预算控制就是根据预算规定的收入与支 出标准检查和监督各个部门的生产经营活动 ,以保证各个部门在完成既定目标、实现利 润的过程中,费用开支控制在预算范围内
一种基于聚类的支持向量机增量学习算法
文档格式:PDF 文档大小:410.1KB 文档页数:4
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
哈尔滨医科大学:《人体解剖学 Human Anatomy》课程资源(PPT课件)周围神经系统(脊神经 Spinal nerve)
文档格式:PPT 文档大小:744KB 文档页数:23
掌握脊神经前、后根的性质,脊神经节的位置与性质;颈丛的组成、位置和分布;臂丛的组成和位置,肌皮神经、尺神经、正中神经、桡神经和腋神经的起始、肌支和皮支的分布范围;胸神经前支的节段性分布;腰丛的组成,股神经的主要分支和分布,闭孔神经的分布;骶丛的组成,坐骨神经、胫神经和腓总神经的分支分布。熟悉脊神经的成分及分支分布;腰丛的位置;骶丛的位置,坐骨神经走行中通过的主要部位。了解颈丛各分支的名称;肌皮神经、尺神经、正中神经、桡神经和腋神经损伤后的症状和体征,胸长神经的分布;肋间神经和肋下神经的分布;股神经和闭孔神经损伤后的症状和体征;胫神经和腓总神经损伤后出现的症状和体征
哈尔滨医科大学:《人体解剖学 Human Anatomy》课程资源(PPT课件)脑神经 Cranial nerves
文档格式:PPT 文档大小:1.35MB 文档页数:24
掌握12对脑神经的性质、纤维成份、起始、入颅部位、连接脑的部位、主要分支和分布。熟悉动眼神经损伤后出现的症状与体征;眼神经、上颌神经的主要分支和分布;喉上神经走行中的伴行关系及分布;舌下神经损伤出现的症状与体征。了解脑神经与脊神经的基本差别;嗅神经损伤后的症状;展神经损伤时的症状与体征;面神经在面神经管内和管外分别损伤时的症状与体征
《弹性力学》(双语版) 第三章 平面问题的直角坐标解答
文档格式:PPT 文档大小:2.6MB 文档页数:98
3-1多项式解答 3-2位移分量的求出 3-3简支梁受均布载荷 3-4楔形体受重力和液体压力 3-5级数式解答 3-6简支梁受任意横向载荷
《实验数据处理方法》课程教学资源(PPT课件讲稿,概率论基础)第二章 概率的基本概念
文档格式:PPT 文档大小:486KB 文档页数:36
两者是紧密相联系的 概率论:纯数学的一个分支,从一些公理和定义出发,用演绎法( deduction)建立理论 统计学:应用数学的一个分支,用归纳法( induction)处理问题。 例如:掷硬币的实验 设p为掷硬币时其正面朝上的概率,则其反面朝上的概率为1;
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