本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归 函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回 归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是 建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总 体回归函数做出统计推断

2.1 随机过程基本概念及其数学描述 2.2 谱密度与相关函数 2.3 线性系统在随机输入下的响应 2.4 白噪声产生方法及其仿真 2.5 古典辨识方法 2.6 小结及习题

一、系统函数 二、序列线性时不变系统的频率响应 三、无限脉冲响应系统和有限脉冲响应系统

10.1 二端口网络的一般概念 10.2 二端口网络的基本方程和参数 10.3 二端口网络的输入阻抗、输出阻抗和传输函数 10.4 线性二端口网络的等效电路 10.5 二端口网络的特性阻抗和传输常数 10.6 二端口网络应用简介

就数学意义上而言,线性连续定常系统的传递 函数总是由这几种类型的因子组成的,这些因 子称为基本环节,或者称为典型环节 放大环节(比例环节):k 积分环节: 微分环节:s

为了解决比较复杂的问题,本章介绍C语言提供的种最简单的构造类型——数组及应用。 5.11维数组的定义和引用 5.22维数组的定义和引用 5.3字符数组与字符串 5.4数组作为函数参数 5.5线性表

•几个重要概念 •几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 •线性支出系统需求函数模型及其参数估计 •几种需求函数模型系统 •建立与应用需求函数模型中的几个问题

•几个重要概念 •几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 •线性支出系统需求函数模型及其参数估计 •几种需求函数模型系统 •建立与应用需求函数模型中的几个问题

提出了一种基于支持向量机的露天转地下开采边坡变形模型,有效表达了地下开采扰动引起露天矿边坡变形的非线性变化关系.采用RBF核函数学习现场监测数据,利用交叉验证选择模型参数,通过学习捕捉支持向量,建立模型预测未来变化趋势.将该模型应用于露天转地下开采的杏山铁矿.结果表明,支持向量机对学习样本的拟合精度极高,其预测精度也很高.采用捕捉的支持向量进行预测,便捷快速且有较强泛化能力

几个重要概念 几种重要的单方程需求函数模型及其参数估计 线性支出系统需求函数模型及其参数估计 几种需求函数模型系统 建立与应用需求函数模型中的几个问题