一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”——约化建模型理论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则

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

介绍应用几何溶液模型法预测三元系表面张力的新方法。由于引用了有理函数对所用的二元实验数据进行了优化处理,使计算精度大为提高。本方法用于Cu-Ag-Au体系后,所得结果与文献符合较好,说明这种处理方法是可行的

4 LINGO函数 说明: 有了前几节的基础知识,再加上本节的内容,就能够借助于 LINGO建立并求解复杂的优化模型。 函数类型(9种): 1.基本运算符:算术运算符、逻辑运算符、关系运算符 2.数学函数:三角函数和常规的数学函数 3.金融函数:两种金融函数 4.概率函数:大量概率相关的函数 5.变量界定函数:定义变量的取值范围 6.集操作函数:对集的操作提供帮助 7.集循环函数:遍历集的元素,执行一定的操作的函数 8.数据输入输出函数:允许模型和外部数据源相联系,进行数据的输入输出 9.辅助函数:各种杂类函数

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征

1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性：用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结

介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型，并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上，提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先，利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据，通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数；其次，使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换，得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”，再对其进行归一化处理，得到归一化的“参考脱碳曲线”；然后，采用多点校正的方法，计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量，并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差，对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正，得到“计算脱碳曲线”；最后，通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新，进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明，改进的指数模型具有较高的准确率，终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%

一、传统建模理论与数据开采问题 二、“从一般到简单”——约化建模型理论 三、非嵌套假设检验 四、约化模型的准则

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、平稳性的单位根检验 五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程

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