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

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

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

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

1. 设 E 是 1 R 中一族(开的、闭的、半开半闭的)区间的并集. 证明 E 是 Lebesgue 可测集. 2. 设 f 是 1 R 上有界的单调增加函数. 证明 f 在 1 R 上几乎处处可导并且 f ′在 1 R 上 L 可积

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

§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

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