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第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布 第七节分布参数的估计和检验
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定义 9 设 1 2 V ,V 是线性空间 V 的子空间,如果和 V1+V2 中每个向量  的分 解式
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提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果
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在实际应用中,有些随机变量往往是两个或两个以上随机变量的函数例如,考虑全 国年龄在40岁以上的人群,用X和Y分别表示一个人的年龄和体重,Z表示这个人的血 压,并且已知Z与X,Y的函数关系式 Z=8(X,), 现希望通过(X,Y)的分布来确定Z的分布.此类问题就是我们将要讨论的两个随机向量函 数的分布问题 在本节中,我们重点讨论两种特殊的函数关系:
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第一章预备知识 第一节事件和概率 第二节随机变量及其分布 第三节随机变量的特征数 第四节矩母函数与特征函数 第五节随机向量及其分布 第六节随机变量函数的分布
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7.1定义与例子 定义7.1.1:随机过程X(t),t∈T称为严平稳过程(strictly stationary process)若对任 意n及t1<2<…
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2.2多维随机变量及其分布函数 多维随机变量的引入 一、二维分布函数及其基本性质 定义2.2.1如果ξ和η是定义在同一概率空 间(,,P)上的两个随机变量称(n)为二 维随机变量(向量)
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基本内容: 网络互联基本概念,网际协议P,划分子网和构造超网,因特网的控制报文协议ICMP和路由选择选择协议,下一代网际协议IPv6。 重点掌握: 路由器的组成和作用 网际协议P的基本组成及工作原理 三类IP地址:分类IP地址、子网的划分、构造超网 IP地址与硬件地址的区别 IP数据报的格式以及如何实现数据报分片 因特网控制报文协议ICMP的基本数据格式 内部网关协议RIP的距离向量算法 IPv6的基本首部格式与地址表示方法
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研究了一类广义离散时间线性系统的预见控制问题.首先通过对系统方程,误差向量和可预见的目标值信号取差分,构造出一个扩大误差系统,把广义系统的预见控制问题转化为一个形式上的普通广义系统的控制问题.然后利用广义系统最优控制理论的结果,得到广义系统的带有预见前馈补偿的控制器.同时通过详细推导,把一个阶数很高的矩阵Riccati方程降为一个阶数很低的Riccati方程,从而使闭环系统可以实现
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1. 系统调用和API .2 系统调用机制的实现 系统调用分派表 系统调用处理向量的入口vector_swi 系统调用的参数传递 系统调用参数的验证 如何访问进程的地址空间 系统调用的返回
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