根据“邻接矩阵”计算图（有向无向混合负权均可） 中“从任意一个顶点到任意一个顶点的最短路长” 算法： 邻接矩阵 C

本课程是专业技术基础课,要求学会计算机硬件方面的最基本知识。 课程特点 1.发展更新快 2.无理论推导、容易,但繁琐 3.量大,学时少 4.上机实验重要

导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

前面两章中我们介绍了概率论的基本内容包括古典概型的一些计算方法以及研究随机 现象的有力工具一随机变量。从本章起,我们开始讨论统计学的核心内容,即如何从一些 包含有随机误差,又并不完全的信息中得出科学的、尽可能正确的结论。在一般情况下,所 谓信息就是从实验或调查中得到的数据,这些数据显然带有一些我们既无法控制、也无法避 免的误差

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§4.1 标准平衡常数 4.1.3 标准平衡常数的实验测定 4.1.2 标准平衡常数表达式 4.1.1 化学平衡的基本特征 §4.2 标准平衡常数的应用 4.2.1 判断反应程度 4.2.3 计算平衡组成 4.2.2 预测反应方向 §4.3 化学平衡的移动 §4.4 自发变化和熵 4.4.1 自发变化 4.4.5 化学反应熵变和 4.4.4 热力学第三定律和标准熵 4.4.3 混乱度、熵和微观状态数 4.4.2 焓和自发变化 §4.5 Gibbs函数 4.5.3 Gibbs函数与化学平衡 4.5.2 标准摩尔生成Gibbs函数 4.5.1 Gibbs函数[变]判据 4.5.4 van’t Hoff 方程式

教学目的： 1. 掌握各种常用分离和富集方法的原理、特点及应用； 2. 掌握复杂体系的分离与分析； 3. 分离方法的选择、无机和有机成分的分离与分析。 教学重点： 1. 回收率、分配系数、分配比、萃取百分率及计算； 2. 常量组分的沉淀分离； 3. 离子交换树脂的性质、分类，影响树脂交换性能的因素；交换、洗脱顺序；离子交换分离法的应用； 4. 纸色谱和薄层色谱。 教学难点：萃取分离的基本原理、实验方法和有关计算

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的

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