杰出的英国物理学家,经典 物理学的奠基人.他的不朽巨著 《自然哲学的数学原理》总结了 前人和自己关于力学以及微积分 学方面的研究成果,其中含有三 条牛顿运动定律和万有引力定律 ,以及质量、动量、力和加速度 牛顿 Issac Newton等概念.在光学方面,他说明了 色散的起因,发现了色差及牛顿 (1643-1727) 环,他还提出了光的微粒说

一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例

§3.1 牛顿第一定律和惯性参考系 §3.2 惯性质量 动量和动量守恒定律 §3.3 牛顿运动定律 伽利略相对性原理 §3.4 主动力和被动力 §3.5 牛顿运动定律的应用 §3.6 非惯性系中的力学 §3.7 用冲量表述的动量定理 §3.8 质点系动量定理和质心运动定理 §3.9 经典力学中动量守恒定律的常见形式

一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法 六、案例 七、分部回归与多重共线性

一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、具有序列相关性模型的估计 六、案例

一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例

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实验二十一 全站仪施工放样（设计型实验） 实验二十二 全站仪的检验和校正（综合型实验） 实验二十三 GPS接收机的认识（认识型实验） 实验二十四 GPS经典相对静态定位在控制测量的应用（综合型实验） 实验二十五 GPS经典相对静态定位的数据处理（综合型实验） 实验二十六 南方天王星9800-RTK在碎部测量的应用（综合型实验） 实验二十七 南方天王星9800-RTK在施工放样的应用（综合型实验） 实验二十八 南方灵锐S86-RTK在碎部测量的应用（综合型实验） 实验二十九 南方灵锐S86-RTK在施工放样的应用（综合型实验） 实验三十 精密经纬仪的认识和使用（认识型实验） 实验三十一 精密水准仪、水准尺的认识（认识型实验） 实验三十二 等水准测量（综合型实验） 实验三十三 精密水准仪 角检验及校正（综合型实验） 实验三十四 数字化仪的认识和应用（认识型实验） 实验三十五 手持GPS接收机的认识和应用（认识型实验） 实验三十六 手持测距仪的认识和应用（认识型实验） 实验三十七 测图精灵的认识和应用（认识型实验） 实验三十八 航空像片立体观察（认识型实验）

1 《中外文学经典》 2 《艺术美学》 4 《设计学概论》 5 《中国文化史》 6 《经济学概论》 7 《西方文化史》 8 《会计学基础》 9 《创业学》 10 《应用统计学》 11 《组织行为学》 12 《构成设计》 13 《文化资源概论》 14 《文化产业经济学》 15 《文化产业管理概论》 16 《品牌管理》 17 《商务写作》 18 《人力资源管理》 19 《财务管理》 20 《文化项目策划与管理》 21 《文化市场营销学》 22 《统计软件与数据分析》 23 《文化产业政策与法规》 24 《文化经济经纪理论与实务》 25 《战略管理》 26 《商务英语》 27 《海洋文化导论》 28 《海洋经济学》 29 《滨海旅游产品包装与设计》 30 《水族馆创意与设计》 31 《海洋文化创意与设计》 32 《中外音乐经典赏析》 33 《现代服务业管理》 34 《广告创意与策划》 35 《运营管理》 36 《电子商务》 37 《流行音乐文化》 38 《公司治理》 39 《数字产业经营管理》 40 《影视产业经营管理》 41 《大众传媒管理》 42 《数据可视化分析》 43 《文献阅读与论文写作》 44 《企业伦理》 45 《会展策划》 46 《新媒体运营》 47 《电脑美术与创意设计实训》 48 《文化项目策划实训》 49 《商务礼仪与沟通交流实训》 50 《文化市场调查与分析》 51 《文化企业岗位实习》 52 《毕业实习》 53 《毕业论文》

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度