◼ 2.1 数学模型的定义和分类 ◼ 2.2 数学模型的建立 ◼ 2.2.1 建立数学模型的过程 ◼ 2.2.2 对模型的基本要求 ◼ 2.2.3 数学模型的验证和误差分析 ◼ 2.3 Excel 在建立数学模型的应用 ◼ 2.3.1 污水处理的线性回归分析 ◼ 2.3.2 结构分析和曲线拟合 ◼ 2.3.3 用Excel进行参数估计

第一节 吸光光度法基本原理 第二节 吸光光度法的仪器 第三节 显色反应及其影响因素 第四节 吸光度的测量及误差控制 第五节 吸光光度分析法 第六节 吸光光度法的应用

本文采用贝叶斯MCMC模拟技术对我国铜、铝、大豆和小麦市场进行了实证分析，研究结果显示：与正态分布、学生分布和广义误差分布相比，基于混合正态分布的随机波动模型能更好地刻画隔夜信息对日间交易的影响．

研究了关节型球面坐标气动机械手中的执行部件——气动摆缸的角位移控制方法.根据李亚普诺夫稳定性原理构造最优指标函数,由指标函数推导出使系统输出的跟踪误差趋于零的系统参数调节律,并通过仿真及实验分析了调参系数对气动摆缸角位移控制系统动态性能的影响.实验结果表明,基于稳定性原理的参数调节器使系统达到了对期望输出的精确跟踪,而且保持了控制过程中闭环系统的全局一致稳定性

利用电解纯铁,通过高温钼丝炉制备了含有不同种类、不同含量异质核心的试样.利用差热分析方法测定了试样在相同冷却速度条件下的过冷度.从理论上比较了铁液凝固热力学驱动力的不同计算方法及误差,计算了铁液在凝固过程中的热力学驱动力,形核功和临界晶核半径

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差

吸光光度法是基于被测物质的分子对光具有选择性吸收的特性而建立起来的分析方法。 一、特点 1.灵敏度高:测定下限可达10-5~10-6mol/L, 10-4%~10-5% 2.准确度:能够满足微量组分的测定要求: 3.相对误差小:2~5%(1~2%) 4.操作:简便快速 5应用广泛:有色物质和能显色的物质

1适用范围 本方法适用于饮用水、地下水、地表水中浓度在ug/~10ug/L的砷(包含有机砷)的 测定。 2原理概要 本方法是利用原子吸收测定砷化三氢热分解产生的砷。在本法的条件下,只有As() 被定量的转化为氢化物。为了避免误差,在测定前,其它氧化态均要转化成As()。砷与 四氢硼酸钠在盐酸介质下反应被还原为气态的砷化三氢。在193.7nm处测定吸光度

7.1 离散系统的基本概念 7.2 信号的采样与保持 7.3 Z变换理论 7.4 离散系统的数学模型 7.5 离散系统的稳定性与稳态误差 7.6 离散系统的动态性能分析

2.1数学模型的定义和分类 2.2数学模型的建立 2.2.1建立数学模型的过程 2.2.2对模型的基本要求 2.2.3数学模型的验证和误差分析 2.3 Excel在建立数学模型的应用 2.3.1污水处理的线性回归分析 2.3.2结构分析和曲线拟合 2.3.3用 Excel进行参数估计