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一、实验目的: 1 掌握组合逻辑电路的设计及调试方法 2 了解用标准与非门实现逻辑电路的变换方法及技巧
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本章将讨论小波基的构造。我们将主要利用多分辨率分析这一工具。在第一节中将引入多分 辨率分析的定义,并给出两个经典的例子,Haar基 Shannon和基第二节将介绍平移不变子 空间的概念和 Riesz基的刻划,并给出正交化方法。第三节和第四节分别介绍算尺度方程和 滤波函数
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1、投票论:(又称阿罗悖论)所谓投票悖论就是指如果存在着至少三个可由社会成员以任何方式自由排序的备选方案进行投票选择,可能会出现循环的选择结果的情况。 2、峰值:是指如果把关于公共产品量或公共支出量的议案按顺序,比如按数量大小排列,则其中必有一种议案所获得的偏好较大,这种偏好较大的议案称为峰值
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一、在我们获取测量结果之后,为了观察方便,需要显示装置把它显示出来。 二、现实中常用的显示装置有指针式以及数字式显示。数字式显示有起特有的优点,显示精度高、惯性小。常用的数字显示方式有:数码管、液晶等。 三、数字信号只有2个状态(0与1),为了表达更多的数字,需要对其进行编码,常用的有8421码、余3码等
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参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法。当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性
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11.1文件概述 计算机的数据文件按数据的存放方式分为三种类型: 1.顺序型文件 连续存放的文本数据。此文件中通常记录与记录之间 的分界符为回车符;记录中字段与字段之间的分界符为 逗号。 2.随机型文件 有固定记录结构长度的文本数据。随机文件的每一个 记录都有固定的长度,每一个记录都有一个记录号,在 存入数据时,只需指明是第几个记录号,就可以把数据 存入制定位置
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医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据,基于此,提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息(如CT图像)和数值数据(如临床诊断信息)相结合,利用结合的信息自动预测患者的病情,进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建,图像和数值数据作为输入,输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息,有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差;另外,仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据,能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性,实验结果表明,该方法是有效的,它可以提高辅助诊断的准确性
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第一节 分形理论概述 一、分形相关概念 二、典型分形图形 第二节 分形维数及其测算 一、拓扑维数 二、豪斯道夫维数 三、信息维数 四、关联维数 五、变维分形 第三节 空间地理要素分维计算方法 一、点状地理要素分维计算 二、线状地理要素分维计算 三、面状地理要素分维计算 第四节 分形理论在城镇方面的应用 一、巫山县农村居民点分形特征 二、云南省城镇体系分形研究 第五节 分形理论在自然灾害方面的应用 一、滑坡灾害敏感性影响因子提取与定量 二、滑坡影响因子分段变维分形特征 第六节 R/S 分析 一、概述 二、主要方法 三、应用实例
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在跨世纪的教育改革的大潮中,“联系实际和加强应用”已经 成为数学教育改革的一个重要的方面高等院校近年来普遍开设 了以培养应用数学知识解决实际问题的能力为主要目的的“数学 模型”课(或“数学建模”课).在基础教育界以培养应用数学的理论 和方法解决实际问题的能力为目标的“问题解决”(Problem Solv- ing)已经成为中学数学教育改革中受人关注的一个热点,由于它 的出现适应了当前科技和教育发展的形势近20年来的发展历程 表明它经受住了时间的考验,并且仍然保持着强劲的发展势头、 当今的数学已经不仅仅是超脱于一切客观事物的抽象的理 论,它渗透到了社会生活的方方面面,成为一种普遍的
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针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性
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