问题1数学期望定义中 为何要求绝对收敛? 我们通过一个期望不存在的例子 来说明这个问题

轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数.本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度.在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力.在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数.实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度

为了更好的揭示随机现象的规律性并 利用数学工具描述其规律,有必要引入随 机变量来描述随机试验的不同结果

随着计算机特别是计算机网络的发展,数据的共享日益加强,数据的安全保密越来越重要。 DBMS是管理数据的核心,因而其自身必须具有一整套 完整而有效的安全性机制。 实现数据库系统安全性的技术和方法有多种,最重要 的是存取控制技术和审计技术

基于炉渣离子-分子共存理论(IMCT)建立了CaO-SiO2-MgO-Al2O3炼铁渣系的硫化物容量预报模型,即IMCT-CS2-模型,比较了该渣系1773 K时实测的硫化物容量、IMCT-CS2-模型预报的硫化物容量及其他五种硫化物容量模型的计算结果.结果表明,由IMCT-CS2-模型预报的1773K时CaO-SiO2-MgO-Al2O3炼铁渣系的硫化物容量更精确.本文建立的IMCT-CS2-模型不仅可计算该渣系的总硫化物容量,而且可计算该渣系中自由CaO和MgO各自的硫化物容量.1 773 K时CaO-SiO2-MgO-Al2O3炼铁渣系中Al2O3质量分数由10%增加到17%,CaO质量分数由38%增加到44%,MgO质量分数由12%降低到4%可使自由CaO对该渣系的总硫化物容量贡献率由97%提高到99%,同时使自由MgO的贡献率由3%降低到1%

针对生产工况实测数据不能覆盖整个数据空间的现象,提出了一种基于统计空间映射的自学习模式识别方法.通过实测数据的仿真实验验证了该方法的有效性

为连续预测RH熔池内碳含量,实现对RH脱碳终点碳含量控制,以物质C平衡为基础,通过对某钢厂250 t RH废气分析系统分析的废气流量以及废气中CO、CO2含量进行连续监控,建立了基于废气分析的RH脱碳数学模型.该模型计算表明:对于冶炼成品中碳质量分数≤ 30×10-6的超低碳钢,模型计算RH脱碳终点碳质量分数误差都在±5×10-6之间;在RH脱碳后期,废气中CO+CO2质量分数低于5%时,熔池内脱碳速率低于10-6 min-1,此时可判定脱碳结束.同时结合现场工艺条件分析了压降平台以及吹氧操作对RH脱碳速率的影响

在金属成型领域,一种较新的特殊非协调大变形有限元法,即增强假设应变有限元法（简称EASM）已被研究用于进行数值模拟.为使该方法可适用于分析压缩大变形问题,对原由Simo提出的EASM列式进行了修正并编制了用于数值模拟变形过程的增强假设应变有限元程序EAS.FOR,通过2个标准算例来验证该方法的可行性和有效性

介绍有关数据导入导出方 法以及ⅴFP数据在 Internet上发 布方法

4.1编码器 4.2译码器 4.3数据选择器 4.4数值比较器 4.5加法器