第18章ARCH GARCH和估计建立变量的条件方差或变量波动性模型。 第19章离散和受限因变量模型-讨论几种定性和受限因变量模型的估计方法。 EViews提供了二元或排序,检查或截断,和计数模型的估计程序。 第20章对数极大似然估计-论述了对数极大似然估计,给出似然函数的形式, EViews可以估计对数极大似然模型的参数

采用水热法，以Na2WO4·2H2O为原料，NaCl为添加剂，直接在氧化铟锡透明导电基底上制备了有序WO3纳米棒阵列.利用X射线衍射、扫描电子显微镜、透射电子显微镜和高分辨透射电子显微镜等手段对制备的纳米棒进行了表征，考察了pH值对产物形貌、尺寸和取向性的影响.结果表明：单根WO3纳米棒具有六方单晶结构，随着前驱液pH值的增大，平行于基底生长的WO3纳米棒捆逐渐转变为垂直于基底生长的纳米棒阵列.另外，对制备得到的两种不同取向的WO3纳米棒结构进行了光催化降解甲基蓝溶液的研究，发现相比于WO3纳米棒捆结构，纳米棒阵列的光催化性能更高

应用ABAQUS有限元软件对平整轧制过程进行三维弹塑性建模及仿真研究,通过温度场模拟入口带钢的初始板形缺陷,利用刚性工作辊的辊形变化综合表达各板形控制手段对承载辊缝形状的调控功效.基于以上力学模型,针对具有初始板形缺陷的带钢,仿真研究平整轧制后带钢的板形缺陷及其与初始板形缺陷及平整工艺条件的关系,揭示带钢平整轧制过程中板形缺陷的遗传与演变的规律.仿真计算结果表明,承载辊缝形状是决定带钢板形缺陷遗传和演变的最主要因素,轧前带钢的初始板形缺陷的程度,即最大纵向延伸差的大小,对平整后带钢的板形缺陷仅有一定程度的遗传性影响

主要内容 6.1软件开发活动 6.2识别类和对象 6.3静态类成员 6.4类间关系 6.5接口 6.8方法重载 6.6枚举型类6.9测试 6.7方法设计 6.10GUI设计 6.11布局管理器 6.12边框 6.13容器层次结构

主要内容 1.建立对象 2.格式化输出 3.String类 4.枚举型 5.包装类

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

针对已有的不完备信息系统粗糙集扩充模型没有考虑属性的权重的缺点,提出基于加权阈值容差关系的粗糙集扩充模型.该模型根据给出的不完备信息系统信息量计算权重,不需引入系统外知识,权重确定比较客观;同时引入阈值来调整加权阈值容差类判定的严格程度,兼顾了人的主观要求,并能预先排除因自身不满足阈值条件而不可能与任何其他对象划为同一加权阈值容差类的对象,但不影响类的完整性.实例对比分析表明,与其他模型相比,基于加权阈值容差关系的粗糙集扩充模型符合不完备信息系统应用客观实际,具有更强的适应能力

运用Factsage软件模拟了MgO含量对CaO-SiO2-Al2O3-MgO熔渣中液相区的影响.结果表明，随着CaO-SiO2-Al2O3-MgO渣中MgO含量增加，渣中低熔点液相区整体向低CaO高SiO2区移动.相图中1500℃液相区比例由0%MgO（质量分数）时的25.05%上升至9%MgO（质量分数）时的52.69%，而后降至15%MgO时的46.70%.相图中1400℃液相区比例由3%MgO时的14.41%上升至11%MgO时的34.39%，而后降至15%MgO时的31.04%.相图中1300℃液相区比例由5%MgO时的5.57%上升至14%MgO时的11.02%，而后降至15%MgO时的10.50%.相图中1200℃液相区域比例在MgO为0~6%时为零，由7%MgO时的0.88%上升至11%MgO时的1.22%，在MgO为13%~15%时降为零.模拟结果可对以CaO-SiO2-Al2O3-MgO为基本组元配置炼钢渣系的成分选择提供有效指导

以国内某钢厂一30 t LF精炼炉为研究对象,通过建立由传热机理模型和黑箱模型相结合的灰箱模型对LF精炼终点温度进行了预测.首先根据能量守恒定律建立了传热机理模型.针对包衬耐材的蓄热以及合金的热效应难以精确计算的问题,采用偏最小二乘黑箱模型对这一部分温度进行了处理,最后将两种模型相结合综合预测了LF钢包精炼的终点温度.结果表明,偏最小二乘法在预测包衬的耐材蓄热和合金热方面的温度误差在±5℃以内的命中率达到97%以上,总的灰箱模型预测LF精炼终点温度误差在±5、±8、±10℃以内的命中率分别达到88%、96%和99%,模型具有较高的预测精度.研究可为该钢厂的LF精炼工艺提供指导

采用透析的方法将铜电解液中相对分子质量大于3500的明胶进行分离,以二喹啉甲酸（BCA）法测定所得明胶质量浓度,研究了硫酸质量浓度和温度对铜电解液中明胶分解规律的影响.铜电解液中Cu2＋基本不影响明胶的稳定性;电解液温度升高和硫酸质量浓度增大,都加剧了明胶的分解.在相同温度下,硫酸质量浓度在150~180 g·L-1范围内每增加15 g·L-1,明胶分解反应速率常数增大约1.2倍;而在相同的硫酸质量浓度下,温度在55~70℃范围内每增加5℃,明胶分解反应速率常数增大约1.5倍.对于铜电解生产,电解液中硫酸质量浓度150~180 g·L-1以及温度60~65℃,可推算出电解液在电解槽中停留3~4 h,明胶的分解率达50%~80%;电解液经过完整的一周循环约需6 h,明胶的分解率可达到70%~90%