10.1 面向对象的分析过程 10.1.1 用例模型 10.1.2 对象模型 10.1.3 动态模型 10.1.4 物理（实现）模型 10.1.5 4 种模型之间的关系 10.2 建立用例模型 10.3 建立对象模型 10.3.1 确定类和对象 10.3.2 确定关联 10.3.3 确定属性 10.3.4 建立对象类图 10.3.5 划分主题 10.3.6 优化对象模型 10.4 建立动态行为模型 10.5 建立物理实现模型 10.6 面向对象软件开发过程的案例分析 10.7 本章小结和习题

◼ 学习和掌握引入废物和虚拟治理部门后的投入产 出分析 ◼ 学习和掌握引入环境资源消耗的投入产出分析 ◼ 学习企业的环境经济投入产出分析

本章介绍利用独立电流或独立电压作变量来建立电路方程的分析方法，可以减少联立求解方程的数目，适合于求解稍微复杂一点的线性电阻电路，是“笔”算求解线性电阻电路最常用的分析方法

第一节 有机化学的研究对象 一、有机化合物和有机化学的涵义 二、有机化合物的特点 三、有机化学的昨天、今天和明天 第二节 共价键的一些基本概念 一、共价键理论 二、共价键参数 三、共价键的断裂及有机反应的分类 四、诱导效应 第三节 研究有机化合物的一般步骤 第四节 有机化合物的分类 一、按碳架分类 二、按官能团分类 第五节 有机化合物构造式的表达方式

第1篇 财务分析概论 第2篇 战略分析与会计分析 第3篇 财务报告分析与综合分析

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%

电子科技大学：《计算电磁学 Computational Electronmagentics》课程教学资源（课件讲稿，有限差分法）第2章 有限差分法 2.1 差分运算的基本概念 2.2 边值问题（静态场）的差分计算

以碳热预还原和氢气深还原两步制备的纳米钨粉作为烧结原料，即先通过碳黑还原脱除三氧化钨中的大部分氧，再以氢还原脱除残留的氧。该方法制备的钨粉颗粒呈球形形貌，平均晶粒度可达90 nm。同时，向钨粉中掺杂质量分数为1%和2%的氧化铝，探究了氧化铝对钨粉烧结行为的影响。通过烧结样品的断口形貌和晶粒的平均尺寸分析发现，氧化铝对烧结后期的晶粒长大有明显的抑制作用，相同的烧结温度下晶粒的尺寸随着氧化铝含量的上升而减小。在1600 ℃时，纯钨粉烧结坯的晶粒平均尺寸为2.75 μm，但添加质量分数为1%和2%氧化铝的烧结样品晶粒平均尺寸约为1.5 μm，这是由于氧化铝能有效地抑制烧结后期的钨粉晶粒长大。纯钨粉和掺杂氧化铝钨粉的烧结坯的硬度随温度升高具有不同的趋势。掺杂钨粉烧结坯的硬度随着温度的升高而升高，且其最大值高于800 HV。但是，纯钨粉烧结坯的硬度随烧结温度增加而先增加后降低，在1400 ℃时取得最大值（473.6 HV），这是由纯钨粉烧结坯的晶粒在高温下急剧长大所导致。在烧结温度为1600 ℃时，纯钨粉、掺杂质量分数1%和2%的氧化铝掺杂的钨粉的烧结坯的相对密度依次为98.52%、95.43%和93.5%

随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法