费希尔R.A.(1890~1962) 英国数学家现代数理统计学的奠基人.1890年2月生于伦 敦, 1962年7月逝世他1913年毕业于剑桥大学,1933年起任伦 敦大学教授在20世纪二三十年代提出了许多重要的统计方 法开辟了一系列统计学的分支领域他发展了正态总体下各 种统计量的抽样分布,与叶茨合作创立了“试验设计”统计分 支并提出相适应的方差分析方法;费希尔在假设检验分支中 引进了显著性检验概念并开辟了多元统计分析的方向在20 世纪三四十年代费希尔和他的学派在数理统计学研究方面 占据着主导地位

以滚轴支座基础隔震结构作为受控结构研究对象, 在该隔震结构的隔震层施加主动控制装置, 形成智能隔震体系, 以控制隔震层的位移, 提高结构的安全性. 在智能隔震结构中引入非光滑控制算法, 基于隔震层位移和速度反馈, 提出了智能隔震结构的非光滑控制算法, 进一步根据Lyapunov稳定理论, 推导了在非光滑控制下智能控制闭环系统的全局有限时间稳定性. 结合一栋六层滚轴支座基础隔震结构, 进行了非光滑主动控制算法下和LQG主动控制算法下的地震响应控制仿真分析. 结果表明, 智能隔震结构可有效控制结构的位移, 与被动隔震结构相比较上部结构的地震响应有一定程度的减小, 同时提出的非光滑控制算法与LQG控制算法相比较具有更好的控制效果, 相比LQG控制算法通过较少的反馈量即可实现反馈控制, 且非光滑控制算法具有良好的稳定性

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

1、概述 若电路有b条支路,n个节点 求各支路的电压、电流。共2b个未知数 可列方程数CL:n-1

2.6信号流图 2.6.1信号流图的定义及基本性质 信号流图是表达线性代数方程组结构的一种图。 在信号流图中,小圆圈表示变量或信号,称为 节点。连接两节点的线段称为支路,信号只能 由支路的箭头方向传递。标在支路旁边的数学 算子称为传递函数或传递增益。传递增益可以 是常数,也可以是复变函数。当传递函数为1 时可以不标

一、表面解剖 二、血管:股A及其分支;大隐V 三、神经:腰丛的分支;骶丛的分支 四、臀部:境界、层次、梨状肌上下孔、坐骨小孔

1引言:本书的目的和范围 及一些一般性的评述 近年来,“计算机模拟”方法已经引发了几乎可以说是一场 科学革命:物理学(以及化学、生物学等等)按照老式划分为 “实验”分支和“理论”分支这种分法已不再是完备的了“计 算机模拟”已变成第三个分支,它同前两种传统方法互相补充 那么,计算机模拟或“计算机实验”的特殊意义何在呢?

支承 1概述 一、组成 约束轴颈的承导件称为轴承,轴颈和轴承统称为支承。 二、分类:

结构化程序设计的特点是任何程序都可由三种基 本结构及其组合来描述,这三种分别是顺序结构、 选择结构和循环结构。本章将介绍++分支结构和循 环结构的设计方法。这两种结构分别用++提供的两 类流程控制语句分支语句和循环语句来实现。所谓 流程控制语句,是专门用来控制程序执行流程的语 句,也称为过程化语句。在介绍分支语句、循环语 句及其程序设计的同时,还将介绍一些常用算法, 并通过实例实践结构化程序设计的方法

教学目的： 按照系统和局部两种方式归纳总结胸部解剖理论，探讨各知识点的规律性和相互联系。 教学重点： 1.肋间隙层次结构；2.胸膜与胸膜腔；3.肺的位置、外形，肺内支气管和血管； 4.纵隔概念；5.上纵隔结构；6.心包与心包腔；7.膈神经胸段；8.食管、奇静脉、胸导管、迷走神经；8.心的位置、外形；9.心冠状循环；10.心腔结构。 教学难点： 1.胸膜腔的概念，支气管肺段的概念及肺段划分；2.心包层次与心包腔概念，胸交感干的组成和分支支配； 3.心传导系与心的收缩、舒张及心腔内血液流动、瓣膜的作用。 胸部系统解剖、胸部局部解剖、小结