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第一节 指标权重计算方法概述 一、权重计算重要性 二、主观赋值方法 三、客观赋值方法 第二节 特尔斐法 一、主要概念 二、基本特点 三、基本原则 四、实施步骤 第三节 层次分析法 一、层次分析法概述 二、层次分析法计算步骤 三、应用实例 第四节 信息熵值法 一、信息熵概述 二、熵值法计算步骤 三、水资源评价指标熵值法计算实例 四、城镇化评价指标权重熵值法计算 第五节 灰色关联度法 一、灰色关联度计算步骤 二、应用实例 第六节 离差最大化法 第七节 均方差决策法 第八节 变异系数法 第九节 基于专家效度权重计算方法 一、基于简单关联度确定指标的相对重要程度 二、基于指标重要程度初步求解指标专家权重 三、基于专家效度和专家权重修正指标权重值
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深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定.通过量筒静态沉降实验,计算得到深锥浓密机固体通量,分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响,得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律.结果表明,尾矿在5~30 g·t−1的絮凝剂单耗下,基本呈现二次函数关系;料浆的固相质量分数为6%~26%时,固体通量呈现先增大后减小的趋势,与实验所得的规律相契合.通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析,得到三者之间的数学关系,进而确定二者对固体通量的贡献为:料浆浓度>絮凝剂单耗.结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析,总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因.最后,结合单因素和耦合条件下的数学方程,对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议.在深锥浓密机运行过程中,需要优先保证料浆浓度,其次是絮凝剂单耗
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一 点态收敛 二 函数项级数(或函数序列)的基本问题 三 函数项级数(或函数列)的一致收敛性 四 一致收敛性判别 五 小结
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一、交错级数及其审敛法 二、绝对收敛与条件收敛 三、 阿贝尔判别法和狄里克雷判别法
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为消除陡脉冲带来的干扰,分析了陡脉冲干扰的特点,建立了陡脉冲噪声数学模型,提出了基于变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)的心电信号滤波算法,提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量;为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗,提出了心电信号预处理算法;针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况,分析了VMD后子信号中随机噪声的特点,提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法;利用变分模态分解的带通滤波器组特性,提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法,配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象,分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析
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§1 求积公式 §2 Newton-Cotes公式 §3 复化求积公式 §4 Romberg求积公式 §5 Gauss型求积公式 §6 数值微分
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人体在进入疲劳状态时生理参数会发生相应的变化.为了探讨砌砖工人在持续体力劳动作业时心率和心率变异(HRV)对人体生理疲劳的影响,针对疲劳与心率的关系提出评价生理疲劳的数学模型.选取15名健康受试者(男性)在搭建的86 cm平台模拟砌砖工人作业.持续作业30 min进行一次心率变异数据的收集.同时,使用心率传感器对心率进行实时监测.本文采用方差分析、t检验和非线性拟合的方法对疲劳对心率和心率变异的影响进行分析.结果表明,生理疲劳使心率波动程度有显著变化(检验水准α=0.05水平,概率P0.05).非线性拟合结果(R2=0.8892)显示,生理疲劳的发展趋势呈现出\S型\的趋势.据此提出,生理疲劳分为3个阶段:疲劳调整期、疲劳稳定期和疲劳失稳期.在疲劳失稳期前(试验中约为90min)受试者休息,可以减缓或延迟生理疲劳的发生
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深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定。通过量筒静态沉降实验,计算得到深锥浓密机固体通量,分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响,得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律。结果表明,尾矿在5~30 g·t?1的絮凝剂单耗下,基本呈现二次函数关系;料浆的固相质量分数为6%~26%时,固体通量呈现先增大后减小的趋势,与实验所得的规律相契合。通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析,得到三者之间的数学关系,进而确定二者对固体通量的贡献为:料浆浓度>絮凝剂单耗。结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析,总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因。最后,结合单因素和耦合条件下的数学方程,对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议。在深锥浓密机运行过程中,需要优先保证料浆浓度,其次是絮凝剂单耗
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正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法,利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度,提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法,最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能
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§1 引 言 §2 Gauss消去法 §3 Gauss主元素法 §4 Gauss-Jordan消去法 §5 矩阵的LU分解 §6 平方根法 § 7 追赶法
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