页岩气储层中存在大量的纳微米孔隙，且孔隙裂缝结构复杂，气体渗流阻力大，存在多尺度渗流的问题；页岩气储层压力扰动随时间向外传播并非瞬时到达无穷远，其渗流规律就是一个压力扰动边缘动边界的问题。基于对以上问题的研究，本文建立了渗透率分形分布和高斯分布的渗透率表征模型，对不同形态缝网压裂特征就渗流规律进行了描述，并利用稳态依次替换法，考虑页岩储层中扩散、滑移及解吸作用，进一步研究了多级压裂水平井不稳定渗流压力扰动的传播模型，得到不同压裂条件下压力扰动边界随时间变化的关系，并结合我国南方海相龙马溪组页岩气藏储层参数，应用MATLAB编程。研究表明：压力传播动边界随时间增加逐渐向外扩展，渗透率越小，压力传播越慢；未压裂储层压力传播速度<渗透率分形分布压裂储层传播速度<渗透率高斯分布压裂储层传播速度。对于渗透率极低的页岩气储层，压力传播慢，气井自然产能低，必须对页岩气储层进行大规模的储层压裂改造，并控制压裂程度，以提高页岩气开发效果；基于压力传播动边界的扩展优化页岩储层压裂井段间距90 m，优化渗透率分形分布压裂井井间距318 m，渗透率高斯分布压裂井井间距252 m。因此应合理控制页岩储层压裂改造规模，实现优产高产。模型模拟结果与实际生产数据拟合较好，验证了本研究理论模型的适用性

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

掌握夹具的分类、组成和作用，了解各典型夹具的结构和功能

• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

6.1 广域网概述 6.2 电话网 6.3 数字数据网（DDN） 6.4 ISDN 6.5 分组交换网 6.6 帧中继 6.7 ATM 6.8 SDH技术

一、什么是数学模型 二、数学模型分类 三、问题建模示例 四、数学模型与数据结构问题求解

一 理论上的可计算与现实上的可计算 二 算法时间复杂度分析 2.1概念、数学表示 2.2时间复杂度分析 2.2.1循环 2.2.2递归

一、图像分割实例 二、牛顿迭代法 三、Gershgorin圆理论 四、弧长连续

一、解的存在和唯一性 二、高斯消元法 三、LU分解 四、对角元和等比级数 五、逐步逼近法 六、适应条件

 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