 § 5.1 测量误差概述  § 5.2 偶然误差的统计特征  § 5.3 观测值的最或然值及改正数。  § 5.4 观测值的精度评定  § 5.5 误差传播定律  § 5.6 加权平均值及其中误差  § 5.7 最小二乘原理与测量平差

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

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11.2 均匀传输 线的正弦稳态 响应的方程式 11.1 分布 参数电路 的概念 11.3 均匀传输 线上的波和 传播特性 11.4 终端接有 负载的传输线

麦克斯韦(1831—1879)英国物理学家 经典电磁理论的奠基人, 气体动理论创始人之一.提 出了有旋场和位移电流的 概念,建立了经典电磁理 论,并预言了以光速传播的 电磁波的存在在气体动理 论方面,提出了气体分子按 速率分布的统计规律

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既随时间又随空间作周期性变化的场称其为波。波动方程反应了时变电磁场中电场场量和 磁场场量在空间中传播时所遵循的规律，通过麦克斯韦方程组推导得到