第三节感觉记忆 一、感觉记忆的编 二、感觉记忆的保持 三、感觉记忆向短时记忆的转化 本节教学目标:要求学生掌握感觉记忆的概念,感觉记忆的编码形式和保持的时间。重点与难点:重点为感觉记忆的概念和编码的形式、保持的时间

一、土壤持水本质与水分类型 土壤持水本质 水分进入干燥土壤后,水分与土壤之间相互作用而使部分水分在土壤 中得以保持的本质是土粒表面与水分之间各种力的相互作用

5.1概述 5.2采样/保持器的工作原理 5.3类型和主要性能参数 5.4采集速率与采样/保持器的关系 5.5测量放大器的使用 5.5测量放大器的使用

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

一、非线性调制的原理 调制过程都要实现基带调制信号的频谱搬移,对于线性调制 系统,调制后信号的频谱结构和基带调制信号的频谱结构保持一 致,而非线性调制却不再保持基带调制信号的频谱结构。非线性 调制通常是通过改变载波的频率或相位来实现的,而载波振幅保 持不变

第一节 学习的迁移 第二节 学习的保持和遗忘 第三节 认知结构与迁移和保持

针对滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障提出了一种新的诊断方法,该方法融合了集总经验模态分解(EEMD)、形态谱和支持向量机(SVM)三种方法的优势.首先,利用经验模态分解对滚动轴承故障振动信号进行分解,得到若干个具有物理意义的内禀模态分量(IMF);其次,基于最大能量法筛选出含有故障特征信息最丰富的一个内禀模态分量为故障诊断数据源;再次,对数据源在选定尺度范围内进行形态谱的提取,从而构造故障特征向量;最后,利用支持向量机对滚动轴承的三种故障进行诊断.研究结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的三种故障,且具有很高的故障诊断正确率

概括地讲,面向对象系统包含3个要素:对象、类和继承。能支持所有上述3个方面的 语言,被称为面向对象语言。从本质上讲,C++并不是一种完美的面向对象设计语言,而是 C语言的一个超集,与C兼容也是其成功的一个重要方面,因而C++也是一种混合语言,既 支持传统的面向过程程序设计,又支持面向对象程序设计,灵活性大。它继承了传统C语言 的优点,克服了其不足;

田间持水量是土壤排除重力水后,本身所保持的毛管悬着水的最大数量。它是研究土、 水、植物的关系,研究土壤水分状况,土壤改良合理灌溉不可缺少的水分常数。吸湿水是 风干土样水分的含量,是各项分析结果计算的基础

提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果