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《泛函分析》课程教学资源:第六章 度量空间和线性赋范空间 §6.1 度量空间的进一步例子 §6.2(1)度量空间中的极限 §6.2(2)度量空间中的稠密集 可分空间 §6.3 连续映照
文档格式:DOC 文档大小:1.57MB 文档页数:18
§6.1 度量空间的进一步例子 §6.2(1) 度量空间中的极限 §6.2(2) 度量空间中的稠密集 可分空间 §6.3 连续映照
武汉大学:《实变函数》课程教学资源(讲义)第二章 测度与测度的构造(2.3)R^n上Lebesgue测度
文档格式:PDF 文档大小:220.19KB 文档页数:10
教学目的 本节利用§2.2 中一般测度的构造方法, 构造一个重要的测度, 即欧氏空间 n R 上的 Lebesgue 测度. Lebesgue 测度的建立, 为定义 Lebesgue 积 分打下基础. 本节要点 利用§2.2 一般测度的构造方法,可以较快的构造出 Lebesgue 测 度. Lebesgue 测度不仅具有抽象测度具有的基本性质, 而且还具有一些特有的 性质,如利用开集或闭集的逼近性质等. Lebesgue 可测集包含了常见的一些集
《实变函数》课程教学资源(教案讲义)第五章 积分理论(5.2)可积函数
文档格式:PDF 文档大小:177.37KB 文档页数:9
定理5.2.1(levi定理)若n(x)为可测集E上的非负可测函数列, 且满足中(x)≤中+1(x),中n(x)→f(x)(n→+∞),则 fdx= lim 中dx n-JE 证明G(f,E)={(x,y)0≤y
武汉大学:《实变函数》课程教学资源(讲义)第三章 可测函数(3.1)可测函数的基本性质
文档格式:PDF 文档大小:204.16KB 文档页数:9
教学目的 定义在测度空间上的函数可以自然产生出各种各样的集.为 用测度论的方法研究这个函数, 特别是在定义积分时, 必须要求这些集是可 测的. 由此产生了可测函数的概念.本节将给出可测函数的定义并讨论其基 本性质
基于深度学习的人体低氧状态识别
文档格式:PDF 文档大小:464.04KB 文档页数:7
通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程
《计算机信息管理基础》第十二讲 数据库组件及应用
文档格式:PPT 文档大小:344KB 文档页数:49
数据集组件-TTable 使用 TTable可以通过BDE访问数据库 中一张表中的数据。 Ttable提供对基础 数据库表中每一个记录和每一个域的 直接访问
《突变函数》课程教学资源(讲义)习题五
文档格式:PDF 文档大小:122.34KB 文档页数:3
1.设E是R中一族(开的、闭的、半开半闭的)区间的并集.证明E Lebesgue是 可测集 2.设f是R上有界的单调增加函数.证明f在R上几乎处处可导并且f在R 上L可积
东北大学:《复变函数与积分变换》课程教学资源(PPT课件)第一章 复变函数与解析函数
文档格式:PPT 文档大小:8.28MB 文档页数:160
§1.1复数 §1.2平面点集 §1.3连续函数 §1.4解析函数 §1.5函数可导的充要条件 §1.6初等解析函数
基于粗糙集理论的冶金企业备件供应商选择多属性决策
文档格式:PDF 文档大小:362.93KB 文档页数:7
备品备件货物品种多和可供选择供应商多的特点,使得冶金企业对备品备件供应商的管理比大宗原燃料供应商的管理更加复杂.基于粗糙集理论,运用多属性决策方法研究了供应商选择问题.首先,在选择决策指标体系的基础上,采用粗糙集理论分析历史指标数据与供应商选择结果之间的关系,从而确定每个指标的客观权重,再结合主观赋权,得到每个指标的综合权重.其次,基于主、客观综合权重及数据的规范化处理结果,对候选供应商进行综合评价.最后,用案例验证了本方法的可行性和有效性
《数据把掘概念与技术》第五章(5-1) 统计推断
文档格式:PPT 文档大小:131KB 文档页数:23
在统计推断这个领域,如果观测到组成总体的所 有观测值是不可能或不切实际的,只要关心怎样 得出关于总体的结论。 ·在大多数统计分析应用中,必须依据从总体中抽 取的子集的观测值。称这个子集为数据集,从这 个数据集建立一个总体的统计模型,从而对相同 的总体作推断。 ·问题是它可能导致对总体错误的推断,因此最好 是在独立的、随机观察的情况下选取一个随机的 数据集
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