棘皮动物门的主要特征，代表性动物及其特征，棘皮动物门的分类，检索表及其编写。 脊椎动物与无脊椎动物的主要区别，脊索动物门的主要特征，尾索动物的特征及代表性动物，头索动物的特征及代表性动物，脊索动物门的分类 圆口纲的主要特征，代表性动物，圆口纲的分类

节肢动物门的要特征，昆虫纲的主要特征，节肢动物的分类及各类群主要特征 昆虫纲的分类，昆虫的生物学及生态学

1.甾体类化合物的基本骨架类型及甾核的稠合方式。 2. 强心苷型： 甲、乙两型强心苷类化合物的骨架特征。 甲、乙型强心苷的显色反应(不饱和内酯环及2-去氧糖的显色反应)。 强心苷的波谱特征，利用UV及NMR特征区别 甲、乙两型强心苷类。 3. 甾体皂苷： 甾体皂苷的主要类型。 四种类型甾体皂苷类化合物的结构特征。 F开环的呋甾烷醇类的特殊性质及显色反应。 甾体皂苷类化合物的理化性质(颜色反应)及波谱特征，根据IR、 1H-NMR及13C-NMR特征识别螺甾的C25异构体；根据波谱的综合信息推测皂苷的结构

一、特征值与特征向量 二、特征值和特征向量的性质 三、应用举 四、小结

总结一下前面所讲的内容思想 任何一个事物都对应着多个描述空间(从不同角度观察),每个描述空间都由自身的特征描述基构成,若 这些特征基可以描述出S中不同事物,则称特征基在S中是完备的。若这些特征基两两之间不相关,则称 其为正交。当然完备并不要求正交,正交的好处在于每个特征基上描述的信息和其他特征基不相关

首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高

纱线的基本特征包括纱线的外观形态特征、加捻特征纤维在纱线中的转移及分布特征,以 及纱线表面的毛羽和内部膨松性等

主要内容 绪论 昆虫在自然界中的地位与昆虫纲的特征 (一)、昆虫在自然界中的地位结合以有的生物学知识介绍昆虫在自然界早地位、数 量(250多万种、一群蚁可达数以亿记),以日常一些对昆虫的误认导入昆虫纲特征 (二)昆虫纲特征昆虫分三体段、各体段的特征、昆虫发育特征昆虫纲的特点及与人类的关系

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

为研究充填物对含孔洞岩石的力学特性及变形破坏特征的影响规律,室内预制加工了含孔洞及石膏充填物大理岩,分别对其进行单轴压缩和声发射试验,并对破坏前后试件进行CT扫描,分析其裂纹扩展规律.试验结果表明:(1)相比于含孔洞大理岩,石膏充填使试件的抗压强度提高了10.62%.二者峰前特征相似,均表现为孔周裂纹起裂引起第一次应力跌落现象,峰后特征则有所不同,石膏充填使大理岩变形的局部化特征更为明显.(2)峰后阶段,含孔洞试件声发射特征显著,裂纹扩展迅速,石膏充填试件稍慢,表明石膏充填遏制了试件的裂纹扩展.(3)含孔洞和石膏充填大理岩的破坏模型有所区别,含孔洞试件破坏裂纹较为单一,主裂纹以张拉破坏为主,翼裂纹在试件端部较多,部分从侧面贯通,形成块体掉落.充填条件下孔洞周边的裂纹更细更分散,小裂纹相互贯通,形成\X\状剪切破坏