1. 确定近似函数的类型 （1）根据数据点的分布规律 （2）根据问题的实际背景 2. 确定近似函数的标准，实验数据有误差, 不能要求

16.1数据从何而来？如何善用资讯？ 16.2 样本告诉我们什么？ 16.3 好样本与坏样本 16.4怎样可取得坏样本？ 16.5有偏抽样法 16.6 简单随机样本 16.7谈谈实验

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

将核主成分分析方法引入热轧生产过程的监控与诊断中,根据平方预测误差统计量进行生产过程监控,然后利用数据重构和优化的邻域选取策略相结合的方法求出各工艺参数对平方预测误差统计量的作用,分析引起过程异常的主要工艺参数,最后利用仿真和热轧带钢实际生产数据进行实验.结果表明:基于核主成分分析的平方预测误差统计量能较准确诊断过程的异常,并可以找出引起异常的原因,为调整生产过程提供方法支撑,防止次品的出现

在例行分析中，一般对单个试样平行测定 两次，若不超过允许误差，则求平均值， 否则重做。 对要求非常准确的实验，需增加测定次数， 并对数据进行分析处理后，计算结果

地理数据可视化。用下面一个例子演示GIS是如何通过 专题地图来直观表示中国人口的结构与分布特征的,具体操作 步骤如下: (1)打开中国省区图:先启动桌面GIS软 MapInfo件选 择文件打开表菜单,从打开表对话框中选择 China.tab 表并打开。 (2)浏览人口数据:打开窗口新建浏览窗口菜单,建 立浏览器显示中国人口统计表格

CH2、 MATLAB语言基础 第一节使用 MATLAB的窗口环境 一、 MATLAB语言的显著特点 1、具有强大的矩阵运算能力: Matrix aboratory (矩阵实验室),使得矩阵运算非常简单。 2、是一种演算式语言 ·MATLAB的基本数据单元是既不需要指定维数,也不需要说明数据类型的矩阵(向量和标量为矩阵的特例),而且数学表达式和运算规则与通常的习惯相同

CH2、 MATLAB语言基础 第一节使用 MATLAB的窗口环境 、 MATLAB语言的显著特点 1、具有强大的矩阵运算能力: Matrix Laboratory(矩阵实验室),使得矩阵运算非常简单。 2、是一种演算式语言 MATLAB的基本数据单元是既不需要指定维数,也不需要说明数据类型的矩阵(向量和标量为矩阵的特例),而且数学表达式和运算规则与通常的习惯相同

基于最小Gibbs自由能原理建立了铁氧化物气固还原反应的热力学模型,由模型计算结果作出铁氧化物气固还原反应平衡图,与文献中实验数据吻合良好.与常用冶金学教材和热力学数据库中给出的参考数据进行了对比,不同来源的热力学数据差异较大.探究了铁氧化物逐级还原的热力学平衡情况.计算了CO和H2混合气体还原铁氧化物的热力学平衡,推导了平衡时气体总利用率η总的计算公式,作出了CO和H2混合气体还原铁氧化物的三维平衡图,并与文献中实验数据对比,验证了结果的正确性

订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析