针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

1.5 mol He(g)从273.15K和标准压力变到98.15K和压力p=10×,求过程的ΔS.(已知Cm=3/2) 2.0.10kg283.2K的水与0.20kg313.2K的水混合,求△S设水的平均比热为4.184k/(kkg)

分析了有害元素在高炉内的循环行为,结合高炉实际生产参数,运用里斯特操作线进行计算,揭示了有害元素对焦比的影响规律,建立了焦比与有害元素入炉负荷和循环富集倍数之间的定量关系.计算结果表明:有害元素在高炉内\还原-氧化-再还原\的循环过程会将高温区的CO转移到低温区,降低煤气利用率,同时消耗了高温区大量热量,从而使焦比升高.不同有害元素的影响程度不同.有害元素循环富集倍数对焦比影响的强弱顺序为:Na > K > Zn,有害元素入炉负荷对焦比影响的强弱顺序为:Zn > Na > K.进一步的分析表明,Na、Zn对高炉焦比的影响大于K.但考虑到K对焦炭劣化的作用更明显,故要严格控制K、Na、Zn的入炉负荷.基于上述计算得到的定量关系,利用高炉不同有害元素入炉负荷以及焦比进行曲线拟合,预测高炉有害元素的循环富集倍数.曲线拟合结果与高炉解剖实验结果相吻合

5.矩阵的秩 矩阵的秩是一个很重要的概念,在研究线性方程组的解等方 面起着非常重要的作用。 定义1.在矩阵An中任取k行k列(1≤k≤min(m,n),由 位于这些行、列相交处的元素按原来的次序构成的k阶行列式, 称为A的一个k阶子式,记作D(A)

Fourier series: Periodic signals and lti Systems ()=∑H(k k= ak一→H(ko)ak “g Soak-→|H(jkco)lkl H(7k)=1H(k0e∠B(ko) or powers of signals get modified through filter/system ncludes both amplitude phase akeJhwon

1.设有曲线族y=kx2(k>0),对于每个正数k(k≥2),曲线y=kx2与曲线 y=sinx(0≤x)交于唯一的一点(t,sint)(其中t=t(k),用S1表示曲线y=kx2

语言仅仅是一种编码的想法似乎很容易被人们接受，很多人在学生时代至少学过一种外语， 因此，我们知道在英语中“c a t”（猫）也可以被叫作g a t o、c h a t、K a t z e、K O I I I K或k a p a。 然而，数字不那么容易随文化的不同而改变。不论那种语言，也不管怎样读那些数字， 地球上我们能够遇到的几乎所有的人都用同样的方式来写数字：

数学归纳法是我们所学过的关于数学论证的一种行之有效的有利论证工具。然而,一天 我却在网上看到这样的论证: 1、“饭永远吃不饱!”证明如下: n=1时,1粒饭绝对吃不饱,n=1成立 设n=k时成立 n=k+1时,k粒饭吃不饱,多吃一粒也吃不饱的啦,n=k+1成立 所以,对所有自然数n,都有n粒饭吃不饱

9.1 Sn在零磁场时Tc为 3.7K，在绝对零度时的临界磁场Hc(0)为 24×103 A/m。求当T 为 2K时的临界磁场Hc。如果 2K时半径为 0.1cm的Sn线通过电流，求在超导线表明的磁 场强度H等于Hc（2K）时的临界电流为多少安培？

习题 1.计算下列含参变量积分的导数 (1)F(x)=e-ay'idy (2)F(y)= In yx dx (3)F(=S In(+u)dx 2.设f(x)为可微函数,且F(x)=「(x+y)/(Oy)d,求F(x) 3.求椭园积分E(k)=[√1-k2sin2odg及F(k) -k sin o