第一节 癌基因 第三节 生长因子 第四节 肿瘤的分子基础

6.1 z 变换 一、从拉普拉斯变换到z变换 二、收敛域 6.2 z 变换的性质 6.3 逆z变换 6.4 z 域分析 一、差分方程的变换解 二、系统的z域框图 三、利用z变换求卷积和 四、s域与z域的关系 五、离散系统的频率响应

分段插值函数 三次样条插值的概念 用一阶导数表示的样条 三次样条的极性 二元函数插值简介

向量序列的收敛性 迭代法的收敛性分析 迭代误差估计定理 平面温度场计算

本章主要内容： · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立

本章主要内容： · 综合评分法、综合平衡法、排队打分法； · 水平数不同的正交表的使用，包括直接套用混合正交表、并列法、拟水平法、混合水平有交互作用的正交设计； · 活动水平法、组合因素法；分割试验法；部分追加法

模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

是一种分段线性分类器 直接根据训练样本对新样本进行分类

贝叶斯决策理论 统计模式识别的主要方法之一 采用贝叶斯决策理论分类的前提： 目标（事物）的观察值是随机的，服从一定的概率分布。 即：模式不是一个确定向量，而是一个随机向量

第五章循环与分支程序设计 一、循环程序设计 二、分支程序设计