提出了一种在抗癌免疫监视下的肿瘤生长细胞神经网络(GISAC CNN)模型.用具有3个端口4个态变量CNN的解析判别法研究了GUSAC CNN的分歧图.数值模拟了癌细胞扩散和清除过程.研究结果似乎表明:效应细胞对癌细胞的清除起着至关重要作用,细胞组织中存在免疫缺陷,可能导致癌细胞的转移与扩散

10.1 结构类型与结构变量的定义 10.2 结构变量的引用与初始化 10.3 结构数组 10.4 指向结构类型数据的指针 10.5 链表处理──结构指针的应用 10.6 共用型和枚举型 10.7 定义已有类型的别名

主要内容: 1、函数的定义 2、函数的调用(包括嵌套调用和递归调用 4、局部变量和全局变量 5、变量的存储类别 重点: （1)如何定义函数(即如何编写函数) （2)如何调用函数(包括库函数和自定义函数)

本章重点: 1.常用的数据类型 整型(-32768~32767)、实型、无符号、字符、字符串 2、定义变量使用变量 3、转义符(重点、naa 4、类型转换，由低向高，系统自动 ，用户强制 5、自增、自减 6、表达式 7、复合运算

目录 一 函数概述 二 函数定义的一般形式 三 函数的调用、参数和返回值 四 局部变量和全局变量 五 变量的存储类型 六 内部函数和外部函数

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性

1.练习创建类:设计一个类,该类包含两个成员变量:x、y,两个成员方法: getx0、 getY0, 在创建对象时初始化成员变量的值,并通过方法 getX和分别显示x和y的值

以通用有限元分析软件ANSYS作为运行环境,将网架结构的杆件截面面积作为离散的设计变量,以网架结构的总质量为目标函数,同时考虑网架的强度、刚度、稳定性以及裁面尺寸等约束条件,采用一维搜索方法和改进的应力比法等优化方法,对网架结构进行了优化．工程实例计算表明:该优化算法原理简单,收敛速度快,能在保证安全的基础上降低工程造价,取得较好的优化设计结果．

10.1 结构体类型的定义与变量说明 10.2 结构体变量的引用与初始化 10.3 结构类型与数组 10.4 结构体类型与指针 10.5 链表

细胞神经网络（CNN）的局部活动性理论为研究由同质介体构成的复杂系统动力学行为的突现和转化提供了有力工具，本文介绍了CNN的局部活动性原理；建立了确定具有3个端口和4个态变量CNN的局部活动性的一组定理；为绘制相应CNN的分歧图和研究在免疫监视下的细胞组织生长等生命现象提供了解析工具．