 特性阻抗与传输常数  传输特性参量的计算  特性阻抗匹配的链联

• Excel是专门用于表格数据处理的软件。 • 具体用途 –表格输出 –图表输出 –快速计算（公式、填充） –数据处理（排序、筛选、分类汇总） • 学习内容 –数据输入 –格式设置 – 公式输入与填充 – 数据处理方法

本章通过C程序实例分析着手,使读者理解C语言的基 本数据类型的表示形式、存储格式及相关的运算,掌握 变量定义的方法及意义,能够灵活运用各种表达式,为C 语言编程打下基础

4.1软件设计概述 4.2面向数据流分析(DFA)的设计 4.3面向数据的设计 4.4软件详细设计 4.5特定应用软件的设计 4.6小结

本章考虑将归纳和分析的机制结合起来的方法，并获得两者的优点：有先验知识时获得更高的泛化精度和依赖训练数据克服先验知识的不足

教学内容 第一章计算机仿真和辅助设计概述(1) 第二章 MATLAB语言基础(5) 第三章控制系统的数学描述与建模(4) 第四章控制系统的分析方法(4) 第五章 SIMULINK仿真基础(6)

决策树修剪的主要任务是抛弃一个或更多 的子树,并用叶替代这些子树,使决策树 简单化。 问题是修剪后的结果能达到我们期望算法 降低预测误差率来提高分类器的质量,但 误差率计算并不简单。 评价预测误差的一个可行方法是用另外一 个新的有效检验样本,或用第四章中讲述 的交叉确认法

结合影像学和人工智能技术对病灶进行无创性定量分析是目前智慧医疗的一个重要研究方向。针对肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）分化程度的无创性定量估测方法研究，结合放射科医师的临床读片经验，提出了一种基于自注意力指导的多序列融合肝细胞癌组织学分化程度无创判别计算模型。以动态对比增强核磁共振成像（Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的多个序列为输入，学习各时序序列及各序列的多层扫描切片在分化程度判别任务的权重，加权序列中具有的良好判别性能的时间和空间特征，以提升分化程度判别性能。模型的训练和测试在三甲医院的临床数据集上进行，实验结果表明，本文所提出的肝细胞癌分化程度判别模型取得相比几种基准和主流模型最高的分类计算性能，在WHO组织学分级任务中，判别准确度、灵敏度、精确度分别达到80%，82%和82%

• 贝叶斯推理提供了一种概率手段，基于如下的 假定：待考察的量遵循某概率分布，且可根据 这些概率及已观察到的数据进行推理，以作出 最优的决策。 • 贝叶斯推理为衡量多个假设的置信度提供了定 量的方法 • 贝叶斯推理为直接操作概率的学习算法提供了 基础，也为其他算法的分析提供了理论框架

拉格朗日插值 分段线性插值 三次样条插值 一、插值的定义 二、插值的方法 三、用Matlab解插值问题 返回 一 维插值 一、二维插值定义 二、网格节点插值法 三、用Matlab解插值问题 最邻近插值 分片线性插值 双线性插值 网格节点数据的插值 散点数据的插值 二维插值