基于局部指数积(localPOE)公式建立了柔性关节臂式测量机的理想运动学模型,依据各种误差因素修正得到实际运动学模型,详细分析了各种运动学参数误差对测量精度的影响.仿真结果表明,长度类的运动学参数误差对测量结果不会引起放大或缩小,而角度类的运动学参数误差会引起测量结果的严重放大

(1)绪论的主要作用是使学生对本課程的任务 和性质有一个欐括的了解,明确学司目地,并初 步了解本课程的学习方店以及在学司过程中应该 注意的问题。重点说明两方面的问题:一是课程 的学司目地及内容简介,二是课程任务及学习方法。 (2)掌握正投影的基本原理,初步了解正投影的 性质及特点

Chapter1绪论 1.什么是经济计量学:经济理论、统计学、数学、经济数据。 2.目的:理论实证、政策分析和经济预测等 3.方法与计算 3.1方法 （1)理论陈述; （2)数据收集; （3)提出模型; （4)估计模型; （5)模型诊断; （6)理论检验; （7)预测分析

针对一类双波动鳍仿生水下机器人的姿态镇定问题,提出一种基于增强学习的自适应PID控制方法.对增强学习自适应PID控制器进行了具体设计,包括PD控制律和基于增强学习的参数自适应方法.基于实际模型参数对偏航角镇定问题进行了仿真试验.结果表明,经过较小次数的学习控制后,仿生水下机器人的偏航角镇定性能得到明显改善,而且能够在短时间内对一般性扰动进行抑制,表现出了较好的适应性

提出了基于免疫遗传算法的形态学自适应结构元素生成算法，并将其用于光学相干断层成像(optical coherence tomography，OCT) 图像中视网膜组织边缘检测. 首先将图像进行去噪和粗分割的预处理，并将图像划分为若干子图像; 其次对每一子图利用免疫遗传算法求取自适应结构元，初始随机生成固定长度的二进制数串作为抗体，并将其转化为结构元素格式，以图像二维熵定义抗体适应度，根据子图像本身结构特征信息，寻找最优抗体结构元素; 最后利用寻优得到的各结构元素对子图进行形态学边缘检测，合并各子图的分割结果，实现整体图像目标边界提取. 实验结果表明了该方法在图像目标边界提取的有效性

崩塌灾害的早期预警一直是岩土工程领域研究的热点问题之一.传统的监测预警方法监测指标相对单一, 更多关注于加速破坏前兆的识别, 使得崩塌的早期预警存在诸多困难.本文首先引入动力学监测指标, 对岩土体破坏过程中的动力响应进行综述, 得出基于固有振动频率等动力学监测指标可以为危岩体的损伤提供数据支持.随后基于最新的实验研究发现动力学监测指标可以有效反应边坡的物理力学特征的变化, 进而可以实现岩体损伤与稳定性的动态识别和定量判断.在对国内外现状进行综述发现, 基于分离阶段破坏前兆识别的岩块体崩塌灾害预警思路, 具有更好的时效性, 是未来崩塌早期预警的发展方向, 同时对崩塌的早期预警指标体系进行展望, 得出基于动力学指标、静力学指标和环境量指标三位一体的早期监测预警指标体系, 必将在工程监测与灾害预警方面发挥更大潜力, 为从事应对崩塌等脆性破坏灾害预警预防的研究工作者提供有效参考

一、课程概况 中南财经政法大学“审计学”课程的教学与建设工作,依托国家级重点学科一“会计学(含 审计学)”所在的会计学院,由会计学院下设的审计教研室承担。本课程是我校注册会计师 专业方向的必修核心专业课,也是会计学专业必修的和我校诸多其他财经类专业本科生选修 最多的相关专业课程

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

经济数学基础 第4章多元函数的微分 这个结论来自多元函数微分学的拉格朗日乘数法.犹如一顿饭吃得如何往往取决于多样菜及其吃法一样,经济变量往往取决于多种因素,属于多元函数.要研究这种多元函数的变化规律及最优问题,就得学习多元函数微分学

经济数学基础 第二章导数与微分 第四单元复合函数求导与高阶导数 第一节复合函数与隐函数求导法则 一、学习目标 在本节课中,我们学习复合函数求导法则和隐函数求导方法,学习之后我们要能够运用复合函数求导法则计算初等函数的导数与微分,能够计算隐函数的导数或微分