人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

本文引用向量、矩阵的模,采用纯量Liapunov函数法,得到了变系数线性大系统的零解渐近稳定的几个充分条件,即定理1、2和3,并通过严格的理论证明,对其各自的稳定性参数区域进行了比较

一、多维随机变量的概念 定义3.1设是随机试验E的样本空间,5,i=1,2,,n 是定义在Ω上的n个随机变量。将其构成一个n维有序数组 ξ=(51,52,…,5n) 称为n维随机变量(或称n维随机向量),称为ξ的第i个分量

第一章预备数学知识 第一节随机向量及其矩 第二节多元正态分布 第三节样本矩 第四节多元正态总体的均值与协差阵估计 第五节多元统计中常用的统计量及其分布

1 频率特性的基本概念 频率特性G(jω) 的定义 频率特性G(jω) 的图解表示 2 对数频率特性（Bode图） 典型环节的Bode图 开环系统对数频率特性 ( Bode) 3 幅相频率特性（Nyquist 图） 典型环节的幅相频率特性 系统开环幅相曲线 4 频域稳定判据 幅角原理 奈奎斯特稳定判据 对数稳定判据 5 稳定裕度 稳定裕度的定义 稳定裕度的计算 6 利用开环频率特性分析系统的性能 7 利用闭环频率特性分析系统的性能 用向量法求闭环频率特性 闭环频率特性的几个特征量

第五章不定积分 CThe indefinite integration 第十三讲积分方法及“可积”函数类 课后作业: 阅读:第五章54:pp135-137;5.5:pp.138-141 预习:第五章56:pp.143-149;5.7:p.51-155 练习pp137-132:习题54:1;3:4中的单号题;10:;11 pp142-143:习题55:1,2,3,7,8各题中的单号题 作业pp137-132:习题54:1;2;3中的双号题;3;6. pp142-143:习题55:1,2,3,7,8各题中的双号题;4;6. 54变量置换法

为了得到投资者的最优投资组合，要求知道： 一、回报率均值向量 二、回报率方差-协方差矩阵 三、无风险利率 四、估计量和计算量随着证券种类的增加以指数级增加

平面和直线是最简单和最基本的空间图形。本 节和下节我们将以向量作为工具讨论平面和直线 的问题。介绍平面和直线的各种方程及线面关系、 线线关系。 确定一个平面可以有多种不同的方式，但在解析 几何中最基本的条件是：平面过一定点且与定向量 垂直。这主要是为了便于建立平面方程，同时我们 将会看到许多其它条件都可转化为此

2.1 图像的向量表示 2.2 随机场－图像的统计表示 2.3 正交变换 2.4 付氏变换 2.5 离散图像付氏变换( DFT ) 2.6 快速付氏变换（FFT） 2.7 其它常用变换 2.8 K-L变换 2.9 图像的采样 2.10 二值图像的采样 2.11 图像的量化

为提高决策树的适用性,以决策树在入侵检测中的应用为背景提出一种多标准的剪枝方法,使决策树程序能在参数调整后适应不同的应用.给出了用于描述决策树不同性能的一些参量,如稳定性、复杂度、分类能力等,用户可以根据具体情况对向量各分量的权重进行调整,逐步得到满足要求的决策树.实验结果表明,该算法能够根据入侵检测系统的具体需要,快速地构建相应的决策树,从而程序可被用于不同情况.该方法把由程序员决定决策树变成了由用户决定决策树,程序更通用,结果更合理