我们在中学里已经遇到过级数一一等差数列与等比数列,它们都属于项数为有限的特殊情形。下 面我们来学习项数为无限的级数,称为无穷级数 无穷级数的概念 设已给数列a,a2,…,a,…把数列中各项依次用加号连接起来的式子an+a2+…+an+…称为无穷 级数

许多能源、动力、化工、环保及人体和生物体内的热、 质传递和能量转换过程都涉及到化学反应问题,因此现 代工程热力学也包括了化学热力学的一些基本原理。本 章将运用热力学第一定律与第二定律研究化学反应,特 别是燃烧反应中能量转化的规律、化学反应的方向、化 学平衡等问题

基于提升方法(lifting scheme)的小波变换 提升法被称为第二代小波,可见其重要性。 下面先举一个arr小波的例子。 在一序列中有相邻数据a,b我们计算出其低频1=(a+b)/2高频h=b-a 如果不引入新数据,仅对a,b更新,可写作b-=a,a+=b/2 这样我们发现其可在自身位置上完成小波变换,而且还大大简化了计算过程(在复杂的变换中更明显)

人体生命活动中所消耗的能量主要 来自生物氧化过程,因而氧是正常生命 活动不可缺少的物质。成人在静息状态 下每分种耗氧约250ml,若活动时,耗 氧明显增加。正常机体内氧的储备量 大约为1.5L左右

一、肥胖的定义 肥胖的定义为身体含有过多的脂肪组织。 二、标准体重测定方法 1,布洛卡(Broca)公式 身高在165cm以下:标准体重(Kg)=身高(cm)-100) 身高在165cm以上:标准体重(Kg)=身高(cm)-110)

最近发现一些疾病、死亡率最高的慢 性疾病,如脑血管疾病、肿瘤、衰老都 与自由基脂质过氧化有关,因此在保健 品中,清除自由基和抗氧化的食品要占 重要位置

多维事务数据库DB的结构为 (ID,AA2,, Anitems),A是DB中的结构化 属性(例如顾客的年龄,职业收入等),而 items是同事务连接的项的集合(例如购物篮 中频繁项集)。每一个 t=(id,aa 2..2 items-t)由两部分信息组成: 维信息(a1,a2man)项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

一、在层次聚类分析中,输入中不指定要分成的类的个数。系统的输入为(X,s),系统的输出是类的层次。 二、大多数层次聚类过程不是基于最优的思想, 而是通过反复的分区直至收敛,找出一些近似的、未达最优标准的解决方案。 三、层次聚类算法分为:分裂算法和凝聚算法

多维事务数据库DB的结构为 (ID,A,AAn, items),A是DB中的结 构化属性(例如顾客的年龄,职业收入等), 而 items是同事务连接的项的集合(例如购 物篮中频繁项集)。每一个 t=(id,aa2man,items--t)由两部分信息 组成:维信息(a1,a2man)和项集信息。 挖掘过程分为两部分:挖掘维度信息的模 式和从投影的子DB中找出频繁项集

一、明确基于特征、案例维归约与技术归约的区别。 二、解释数据挖掘过程的预处理阶段中进行数据归约的优点。 三、应用相应的统计方法,理解特征选择和特征 构成的基本原则。 四、理解特征等级主成分分析方法。 五、区别基于增量和平均样本的案例中的技术