一、查找的基本概念 1.查找就是在给定的DS中找出满足某种条件的结点;若存在这样的结点,查找成功;否则,查找失败。(找) 2.查找表是一组待查数据元素的集合。待找 3.静态查找是仅仅进行查询和检索操作,不改变查找表中数据元素间的逻辑关系的查找。(不改变元素关系) 4.动态查找是除了进行查询和检索操作外,还对查找表进行插入、删除操作的查找,动态地改变查停止放映找表中数据元素之间的逻辑关系。改变元素关系

精度检测技术 一、测量器具的选择 1、测量器具选择时应考虑的因素 普通测量器测量器具的选择应综合考虑以下几方面的因素: (1)测量精度:所选的测量器具的精度指标必须满足被测对象的精度要求才能保证测量的准确度。被测对象的精度要求主要由其公差的大小来体现。公差值越大,对测量的精度要求就越低;公差越小,对测量的精度要求就越高。一般情况下,所选测量器具的测量不确定度只能占被测零件尺寸公差 的1/10~1/3,精度低时取1/10,精度高时取1/3 (2)测量成本:在保证测量准确度的前提下,应考虑测量器具的价格、 使用寿命、检定修理时间、对操作人员技术熟练程度的要求等,选用价格较低、操作方便、维护保养容易、操作培训费用少的测量器具,尽量降低测量成本 (3)被测件的结构特点及检测数量:所选测量器具的测量范围必须大于被测尺寸。对硬度低、材质软、刚性差的零件,一般选取用非接触测量,如用光学投影放大、气动、光电等原理的测量器具进行测量。当测量件数较多(大批量)时,应选用专用测量器具或自动检验装置;对于单件或少量的测量,可选用万能测量器具

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

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通过这门课的学习，学生应掌握常见单元操作的基本原理及典型设备的过程计算，培养工程观点，熟悉常见的处理工程问题的方法。本课程教学力求重视概念与原理，注意引导学生从工程角度考虑问题。对于设备，着重典型分析，以操作原理为主，构造细节为次，（其后开设的“化工设备设计”详讲）。至于设计计算，则偏重原则与方法，而具体步骤从简

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