针对传统最小二乘多项式板形模式识别方法鲁棒性差、各分项物理意义不明确,以及普通BP(back propagation)识别法精度低等问题,选用勒让德多项式作为板形基本模式,提出一种基于二叉树型分层BP的板形模式识别并行计算模型.该模型通过逐层细化预测范围并选用多个神经网络进行递推.实验结果表明,采用此方法不仅增强了系统的抗干扰能力,而且提高了系统的识别精度

Module5: Threads线程 1、Overview综述 2、Benefits益处 3、User and Kernel threads用户和内核线程 4、Multithreading Models多线程模型 5、Solaris 2 ThreadsSolaris2线程 6、Java ThreadsJava线程

6.1 排队的基本概念 6.2 到达与服务的规律 6.3 M/M/1排队模型 6.4 M/M/C排队模型 6.5 M/G/1排队模型 6.6 排队系统优化

Bouc–Wen模型在非识别激励工况下模拟的阻尼力与实际阻尼力误差较大，对非识别激励振幅过于敏感，针对这一问题，提出了一种描述减振器滞回特性的改进模型。首先用Mechanical testing and simulation(MTS)疲劳试验机对磁流变减振器进行力学性能试验，获得在多种激励幅值、频率和电流作用下的阻尼力。采用阻尼力对位移的斜率与阻尼力关系来模拟滞回环特性曲线。根据滞回曲线特点利用二次多项式函数来表征滞回环斜率与阻尼力的关系，同时，引入关于速度的指数函数修正项，进而对改进后的Bouc–Wen模型进行参数识别，并对其进行仿真及验证。与试验得到的阻尼力进行对比，发现在非识别激励工况下，曲线吻合效果较好。对改进前后Bouc–Wen模型模拟的阻尼力特性曲线进行对比，结果表明：改进后模型得到的阻尼力仿真值能够较好地模拟试验得到的各种工况下阻尼力的值，且优于Bouc–Wen模型，同时Bouc–Wen模型在非识别激励工况下模拟阻尼力精度较差这一问题得到了改善。新模型为保证车辆悬架系统在多变工况下仿真响应的准确性打下了基础

一、随机数的概念 对随机系统进行模拟,需要产生服从某种分 布的一系列随机数

（1）DB、DBMS和DBS的定义（2）数据管理技术的发展阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库系统阶段和高级数据库技术阶段等各阶段的特点。（3）数据描述：概念设计、逻辑设计和物理设计等各阶段中数据描述的术语，概念设计中实体间二元联系的描述(1:1，1:N，M:N)。（4）数据模型：数据模型的定义，两类数据模型，逻辑模型的形式定义，ER模型，层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型的数据结构以及联系的实现方式。（5）DB的体系结构：三级结构，两级映像，两级数据独立性，体系结构各个层次中记录的联系。（6）DBMS：DBMS的工作模式、主要功能和模块组成。（7）DBS：DBS的组成，DBA，DBS的全局结构，DBS结构的分类

6.4 逻辑结构设计 6.4.1 E-R图向关系模型的转换 6.4.2 向特定DBMS规定的模型进行转换 6.4.3 数据模型的优化 6.4.4 设计用户子模式

信息建模概念的引入 面向对象的分析与设计 电网领域模型与信息模型 公共信息模型CIM 数据库与CIM 小结

◼ 内核学习方法 ◼ 内核模块模型 ◼ 修改内核源码 ◼ kgdb ◼ 阅读内核源码

调度的类型 调度的队列模型 调度的准则 调度的算法