针对应用模式识别技术进行数据降维过程中存在的人为性及冗余性等不足,提出一种有效的数据压缩技术——主元分析法.研究表明,此方法具有快速、准确、一次自动完成等显著优点,有效率达到85.18%

§1 引言 §5.2 相律及其热力学推导 §5.3 单组分体系 §5.4 二组分体系 §5.4.1 完全互溶双液体系的蒸气压-组成图 §5.4.2 完全互溶双液体系的沸点-组成图 §5.4.3 部分互溶双液体系的温度-组成图 §5.4.4 不互溶双液体系的饱和蒸气压 ⎯ 水蒸汽蒸馏 §5.4.5 简单低共熔混合物体系 §5.4.6 步冷曲线—热分析法绘制相图 §5.4.7 有化合物生成的体系 §5.4.8 固相完全互溶的体系相图 §5.4.9 固相部分互溶体系 §5.5 三组分体系

根据含化合物金属熔体的共存理论和Fe-Al系相图,用回归分析法确定了Fe-Al系金属熔体在1315℃和1600℃时的结构单元,进而推导了各组元的作用浓度模型。将计算的NFe,NAl和实测的活度值αFe,αAl相比较,得到了比较满意的结果

1-1引言 1.本课程的性质:专业基础。 2.本课程发展情况: 3.本课程任务:研究信号与系统的基本概念与基本分析法

一） 了解常用的测试输入信号； 二） 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三） 熟练理解二阶系统的性能 四） 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五） 掌握阻尼比的估计方法 六） 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七） 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八） 理解控制系统性能指标的概念

3.6.1 稳态误差的定义 3.6.2 系统类型 3.6.3 扰动作用下的稳态误差

§ 5.1放大电路频率特性的基本概念 §5.2复频域分析法 §5.3单级放大电路的频率特性

9.1 层次分析法 9.2 人工神经网络与神经网络优化算法 9.3 遗传算法 9.4 模拟退火算法 9.5 神经网络权值的混合优化学习策略

本小节首先讨论典型输入信号、性能指标等内容，然后讨论一阶、二阶系统的瞬态响应，最后讨论如何处理高阶系统的瞬态响应问题

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