在证券投资分析中，常用的方法是画线。 在这些平常的直线或曲线后面，包含着 许多专门的学问。K线形态是证券投资分 析中独具特色的技术分析方法，它简明 直观，通俗易懂，非常适合短线操作， 是股市中投资者使用最多的一种技术操 作工具

在液体混合物中加入与其不完全混溶的液体溶剂（萃取剂），形成液-液两相，利用液体混合物中各组分在两液相中溶解度的差异而达到分离的目的。也称溶剂萃取，简称萃取。按性质可分为物理萃取和化学萃取；按萃取对象可分为有机物萃取和无机物萃取

全书共分十章，前三章基于统计理论和分子间相互作用建立径向分布函数，在第四到七章和第九章中，主要用径向分布函数理论分别讨论了气体、纯液体、非电解质溶液、电解质溶液和子流体的结构和性能，最后为了阐述物质宏观运动规律性：在第八章中讨论气体的输运理论，在第十章讨论非平衡态热力学

技术指标分析的方法多种多样，五花八门，多 不胜数。但每一种技术指标都有其优点有其局 限，无所谓谁优谁劣，都不能作为测市的唯一 依据，在实际运用中，投资者可根据自己的喜 好和能力选择一种或几种技术指标进行分析， 以作为买卖操作的参考。上一章介绍了主要的 技术指标，本章在众多的技术指标中选择几种 作为上一章的补充，以便投资者在实际股票买 卖过程中寻求更多技术方面的支持

§14－1 拉普拉斯变换 §14－2 动态电路的频域分析 §14－3 线性时不变电路的性质 §14－4 计算机分析电路实例

◼ 需求分析的几个问题 ◼ 需求分析的任务 ◼ 与用户沟通获取需求的方法 ◼ 需求工程 ◼ 分析建模 ◼ 软件原型 ◼ 需求管理

低阶煤的高值化利用对拓宽能源途径,提高能源效率和解决环境问题具有重要意义.以N-甲基吡咯烷酮为有机溶剂,对4种低阶煤进行热萃取,获得低灰分、高挥发分的热溶煤产物.通过热重分析研究了热溶煤的燃烧特性,并利用拉曼光谱分析,对比了原煤与热溶煤碳结构的变化规律.结果表明:与原煤相比,热溶煤的灰分含量明显降低,挥发分含量增高,固定碳含量减少,热值增大.其中KL、GD和ZS 3种热溶煤的H/C原子比大于原煤,XB的热溶煤小于原煤.KL、GD和ZS 3种热溶煤的峰强度(ID/IG)和峰面积(AD/AG)的比值大于相应的原煤,其有序化程度减小,结构缺陷增多,相应的其热溶煤的燃烧反应性增大.而XB热溶煤的ID/IG和AD/AG的值小于相应的原煤,有序化程度增大,燃烧反应性降低

移动平均分析又叫变动率分析，是利用 统计学上移动平均的原理把每天的股价 资料根据需要天数进行平均化处理，绘 制出移动平均线，以便消除偶然变动， 减弱季节和循环变动，在图上显示出长 期趋势，进行买卖点分析的方法

针对装备各类故障样本分布不平衡、现有算法故障诊断精度较低的问题，通过引入p范数约束多核极限学习机和基于AdaBoost的集成学习策略，定义了一种p范数约束下正则化加权多核集成极限学习机的故障诊断模型。首先，在p范数约束下，基于各类故障样本自身规模，分别进行了两种自适应的样本权重分配；其次，在每层分类器的优化中，将多核学习的多源数据融合能力和极限学习机运算高效的特点相结合，同时，将样本的权重$ {\\boldsymbol{W}} $

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路