对于离散的数据或图形函数，常规方法也不能 给出合理的积分或微分。然而离散数据又是计 算机时代的基本特点

一、离散型随机变量的数学期望 二、连续型随机变量的数学期望 三、随机变量函数的数学期望 四、数学期望的性质

掌握随机变量的数学期望、方差、协方差、相关系数等几个基本概念及其性质并会求一 些随机变量及函数的数学期望与方差为后面的学习打下基础

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

本文的重点是用包络法系统地讨论了平面包络弧面蜗杆传动的啮合特性,其中包括接触线、界限线、非工作区、根切和综合曲率。並提出一些主要参数较佳值的选择。本文所用的包络法,是在一般包络法的基础上,结合隐函数组和吸收运动学法的某些优点,作了改进

针对梯度功能材料(FGM)制备过程的复杂性,提出了利用神经网络信息处理机制进行制备材料的特性预估;实例分析表明,这一方法是有效的.同时,针对BP学习算法速度较慢,易陷入局部极小的缺点,改用函数型连接网络来提高学习速度.试验表明学习速度提高显著

针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法.首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障.分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障

针对板坯入库优化决策问题,采用隶属度函数表示待入库板坯长度、宽度、厚度与各库位已存板坯对应属性的匹配程度,建立了板坯入库模型.针对问题特征,借鉴遗传算法的交叉和变异操作,设计了一种混合离散粒子群算法(DPSO-CM)进行求解.基于企业实际生产数据的仿真实验验证了模型和算法的可行性和有效性

针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的问题,基于一个给定的指标切换函数,采用多个基于不同动态噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼滤波器相比,多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应

工作目的是建立一个以因特网为介质的铝电解质物理化学性质的计算与查询系统，系统的查询和运算首先是通过表单接收数据，抗后调用JavaScript函数传递数据，在Java applet小程序中处理这些数据，再利用Graphics类中的方法绘制相应的曲线．系统目前收录的铝电解质物理化学性质包括：液相线温度、三氧化二铝的溶解度、电导率、蒸气压、密度、表面张力、粘度、金属的溶解性等．