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东北财经大学:《财务分析》第8章 盈利能力分析
文档格式:PPT 文档大小:537.5KB 文档页数:32
第一节 盈利能力分析的内涵 第二节 资本经营盈利能力分析 第三节 资产经营盈利能力分析 第四节 商品经营盈利能力分析 第五节 上市公司盈利能力分析
人民邮电出版社:《会计学基础》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 账户的分类
文档格式:PPT 文档大小:40.5KB 文档页数:7
第五章账户的分类 第一节账户按经济内容的分类 账户的经济内容是指账户反映的会计对象的具体内容。账户最本质差别在于其反映的经济内容的不同,因而账户按经济内容的分类是账户分类的基础,是对账户最基本的分类。分类结果见图6-1内容
2004-2005学年第二学期《食品卫生检验》考试标准答案B
文档格式:DOC 文档大小:57KB 文档页数:3
1、简述致病性大肠埃希氏菌的形态染色特征、培养特性。(6分) 答:1.形态与染色特性:菌体两端钝圆,杆状、周生鞭毛,能运动,革兰氏阴性(1分) 院系 一、概念:(每题3分,共15分) 得分: 2.培养特性 食品学院 1)需氧及兼性厌氧菌,对营养的要求不高,最适生长温度为37℃(1分)2)在普通琼脂平板上培 1、食源性疾病指通过摄食进入人体内的各种治病因子引起的、通常具有感染性质或中 养24小时,可形成圆形、凸起、光滑、湿润、半透明、边缘整齐、中等大小的菌落.(1分)3) 毒性质的一类疾病
边坡岩体力学参数反分析方法
文档格式:PDF 文档大小:476.64KB 文档页数:5
为了提高数值计算结果的可靠度,基于正交设计、差分法和人工神经网络建立了新的边坡岩体力学参数反分析方法.按照正交设计要求,选定反演参数的水平,确定数值模拟方案;用FLAC2D差分程序计算得出相应的神经网络分析样本;对RBF神经网络进行训练;利用现场监测位移,对某露天矿边坡岩体的力学参数进行神经网络反分析.反分析结果与理论值的误差很小,满足精度要求,表明该反分析方法的可行性和精确性
体积权重与个数权重晶粒体积分布特征的相互关系
文档格式:PDF 文档大小:424.35KB 文档页数:5
金属多晶体三维晶粒尺寸分布常近似呈Gamma分布或Lognormal分布.基于这2种分布函数,导出了体积权重与个数权重的晶粒体积分布特征多量的相互关系,并利用一种低碳钢奥氏体晶粒组织的实验数据及文献数据对其进行了验证.利用该关系,通过对多晶材料晶粒组织二维截面的标准金相测量,即可计算个数权重的三维晶粒体积分布的特征参量.
基于小波分析的大型齿轮箱低速轴故障诊断
文档格式:PDF 文档大小:636.77KB 文档页数:5
针对大型齿轮箱低速轴故障信息难以提取的问题,采用小波分析方法对故障数据进行处理以实现信号在时/频域的局域性分析,将其无冗余、无泄漏地分解到一组具有紧支撑性的小波基上.文中采用小波分层突变系数作为判别故障隐患的特征值,并对该特征值进行趋势分析.结果表明:小波变换能有效捕捉冲击信号的时域特征和故障发生的时间历程,用小波分层突变系数所做的趋势图能有效地预测故障发展趋势,避免突发故障
东北财经大学:《财务分析》第4章 筹资活动分析
文档格式:PPT 文档大小:673.5KB 文档页数:14
第一节 筹资活动分析内涵 第二节 筹资活动的全面分析 第三节 负债筹资分析 第四节 所有者权益筹资分析 第五节 筹资规模与结构优化分析
幂律流体延伸表面逆来流边界层特性分析与数值模拟
文档格式:PDF 文档大小:702.88KB 文档页数:5
首先利用量级分析理论对幂律流体延伸表面边界层流动进行分析,得到边界层厚度的量级和影响因素;引入量纲为1变量,将动量边界层的控制方程转化为量纲为1的控制方程组.数值求解了具有不同幂律指数n的流体在平板逆来流且平板运动参数ζ不同的情况下的层流边界层流场,分析了幂律指数n和平板运动参数ζ对动量边界层厚度、量纲为1速度分布和量纲为1剪切力分布的影响规律.结果表明,速度边界层的分布不仅和平板运动参数有关,而且和幂律指数有关
东北财经大学:《财务分析》第2章 财务分析方法
文档格式:PPT 文档大小:779KB 文档页数:31
第一节、财务分析程序 第二节、战略分析与会计分析 第三节、比率分析与因素分析 第四节、财务综合分析评价技术 第五节、财务分析报告
基于Skowron分明矩阵的有效属性约简算法
文档格式:PDF 文档大小:291.34KB 文档页数:7
为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|2|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性
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