依据AOD精炼反应前期为供氧控速、后期为碳扩散控速的机理建立了低碳TWIP钢AOD氧化精炼过程数学模型.对8t AOD冶炼TWIP钢氧化过程钢液中碳、硅和锰含量变化进行了计算，碳含量变化与实测数据偏差小于5%.研究表明，8t AOD冶炼TWIP钢脱碳的临界碳含量处于0.33%~0.38%之间

本章主要介绍ATM的基本概念、ATM协议及工 作原理，并对ATM的参考模型及各层次的功能 予以描述，对于IP与ATM的结合问题也予以涉 及。通过本章学习，重点了解以下内容： • 了解ATM技术的产生背景 • 了解ATM的基本概念 • 理解ATM协议的参考模型及各层次功能 • 了解ATM与IP的结合

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

当问题的机理非常不清楚难以直接利用其他知识来建模时,一个较为自然的方法是利用数据进行曲线拟合,找出变量之间的近似依赖关系即函数关系

一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型 二、时间序列数据的平稳性 三、平稳性的图示判断 四、平稳时间序列分析 五、非平稳序列的确定性分析 六、非平稳序列的随机性分析 七、平稳性的单位根检验 八、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

• 深度学习基础 – 深度学习的发展过程 – 深度学习常用技术框架 – 常用深度学习算法 • 音频质量评价 – 音频样本及特征预处理 – 音频特征选择 – 卷积神经网络模型训练 • 模型参数调优 • 性能验证

在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别”。总之,参数的选取应使其后的识别尽可能简便,让我们来考察一个实例

背景 年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 人口(亿) 5 10 20 30 40 50 60 世界上人口在较快地增长人口总量还在迅速膨胀,而且每个 人消耗的资源也在不断增加,地球的环境质量急剧恶化.世 界人口发展的几个数据:

问题 某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场,有效 地管理库存,公司董事会要求销售部门根据市场调查, 找出公司生产的牙膏销售量与销售价格、广告投入 等因素之间的关系,从而预测出在不同价格和广告费 用下的销售量.下面是30个销售周期(4周为1销售周 期)中收集到的资料.试根据这些数据建立一个数学 模型,分析牙膏的销售量与其它因素的关系,为制订 价格策略和广告投入提供决策依据

给出了一种分布式Web日志挖掘模型DWLMS.根据对挖掘过程及算法进行分析,提出了一种基于DWLMS的局部频繁路径的更新算法LFP和全局频繁路径的更新算法GFP,较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长、分布式算法通讯量等因素给模式分析过程带来的困难.在实验室对该方法进行了简单实现和实际日志数据的测试,结果表明了算法的有效性