3-1 常量 3-2 变量 3-3 有关变量或常量状态的函数 3-4 PHP运算符 3-5 数据类型的转换

第二节 用拉普拉斯变换求解电路问题 元件的变换、网络的变换、网络的s域求解、网络函数的s域描述

研究结果表明基于铁路工程电子招投标大数据,综合社团结构检测和函数拟合分析两和方法,可以有效识别预警铁路工程投标企业的异常行为

正交函数系、傅氏级数及其收敛条件、周期信号的对称性与傅氏级数的关系、常见周期信号的频谱特性、非正弦周期电路、周期信号的有效值和平均功率、从傅氏级数到傅氏变换

组合逻辑电路分析与设计 逻辑函数的标准表示方法 只读存储器 常用组合逻辑电路 组合逻辑电路的竞争与冒险 组合逻辑电路的VHDL描述

（ 1） 都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统； （2） 不需要数学模型进行描述，但都可用数学工具进行处理； （3）都适合于VLSI、光电器件等硬件实现

模块（组合）网络 （1） 产生的背景 （a) 更好的映射非线性函数 （b) 模拟人类神经系统,分工合作 （c) 在控制中,克服“时间交叉”(Temporal Crosstalk) 现象

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

1 线性系统的时域数学模型 2 系统传递函数 3 系统物理结构图 4 信号流图 5 线性定常系统数学模型的MATLAB实现

12.1 非正弦周期信号 12.2 周期函数分解为傅立叶级数 12.3 有效值、平均值和平均功率 12.4 非正弦周期电流电路的计算