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《计算物理学》课程教学资源(讲义)第二章 蒙特卡洛方法(2.4)蒙特卡洛计算中减少方差的技巧
文档格式:PDF 文档大小:117.05KB 文档页数:8
蒙特卡洛求积分的方差为 o2=}n 其中}为被积函数f的方差。 公式反映出增加随机点数n时蒙特卡洛计算的精度可以得 到改善,但是精度提高非常缓慢。因此用增加蒙特卡洛计算的随 机投点数来提高精度总是耗费大量的机时。 另一个减少计算结果误差的途径是减少f的方差v} 重要的减少方差v}的技巧
高炉密闭环境下雷达料面测量电磁特性仿真
文档格式:PDF 文档大小:521.92KB 文档页数:6
研究了高炉密闭环境下,雷达测量料面和料层厚度的微波电磁特性.利用电磁计算学和CST仿真方法,研究了媒介层介电常数模型,高炉料面和料层模型的微波透射、反射和吸收特性,高炉布料层数、雷达波入射角度和雷达波频段与炉料媒介层介电常数重构关系模型.利用雷达波反射和透射电磁特性,结合高炉雷达的分布式雷达传感阵列,并利用焦矿媒介层存在介电常数差的特征,实现了高炉内料面形状和三层焦矿厚度在线3D重构
非对称渐开线圆柱齿轮的动力学特性
文档格式:PDF 文档大小:419.29KB 文档页数:4
通过对非对称渐开线圆柱齿轮传动的啮合特性分析,建立了齿轮动力学模型,并利用数值积分和数值仿真方法对其进行了非线性振动研究.针对齿轮传动的时变刚度特点,比较了标准齿轮与非对称齿轮的振动特性.结果表明:在同等工况下,非对称齿轮比标准齿轮具有更良好的动力学特性
基于局部特征的部分遮挡人耳识别
文档格式:PDF 文档大小:725.92KB 文档页数:6
通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率
《数学建模竞赛题》AMCM2003问题-A:特技演员
文档格式:DOC 文档大小:36KB 文档页数:4
AMCM2003问题-A:特技演员 影片在拍摄中,一个激动人心的动作场景将要摄入镜头,而你是特技协调员!一 位特技演员驾驶着摩托车跨越一头大象,随后跌落在借以缓冲的一堆纸箱上 你需要保护特技演员,而且,也要使用相对而言较少的纸箱(较低的花费,不能 进入镜头,等等)
湖南科技学院:《体育统计学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 样本特征数
文档格式:PPT 文档大小:89.5KB 文档页数:33
一、样本特征数主要有两种形式: 二、集中位置量数 三、离中位置量数 第一节 集中位置量数 第二节 离中位置量数 第三节 平均数与S的合成计算 第四节 平均数和标准差在体育中的应用
《酶学》课程教学资源(讲义)第四章 酶的结构和功能
文档格式:DOC 文档大小:257.5KB 文档页数:19
在酶蛋白中,只有少数特异的氨基酸残基与催化活性直接相关。这些特异的氨基酸残基可 以在肽链的一级结构上相距较远,但通过肽链的折叠、盘旋,使它们在空间上接近,形成活性中 心(或称活性部位)。组成活性中心的氨基酸残基有些执行结合底物的任务,有些执行催化反应 的任务
《酶学》课程教学资源(讲义)第四章 酶的结构和功能
文档格式:DOC 文档大小:257.5KB 文档页数:19
4.1酶的活性中心 4.1.1酶的活性中心和必需基团的概念 在酶蛋白中,只有少数特异的氨基酸残基与催化活性直接相关。这些特异的氨基酸残基可 以在肽链的一级结构上相距较远,但通过肽链的折叠、盘旋,使它们在空间上接近,形成活性中 心(或称活性部位)。组成活性中心的氨基酸残基有些执行结合底物的任务,有些执行催化反应 的任务
《木质资源材料学 Wood Science》课程教学资源(PPT课件)第二章 木材的宏观构造 The Gross Characteristics of the Stem Wood
文档格式:PPT 文档大小:1.81MB 文档页数:38
研究木材构造的目的,在于揭示树种间木材结构上的共同性 和相异性,以达到深刻认识木材本质和识别木材的目的。 研究木材构造依据采用的工具和放大倍数分为三种构造特 征,即宏观构造特征、微观构造特征和超微构造特征
《数据把掘概念与技术》第三章 数据归约
文档格式:PPT 文档大小:188.5KB 文档页数:38
一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术
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