电解分析法是将被测溶液置于电解装置中进行 电解,使被测寓子在电极上以全属或其它形式析 出,由电解所增加的要量求算出其含量的方法。 这种方法实质上是重量分法,因而又称为电重 量分析法。 库个分析法是在电解分析法的基础上发畏起 来的一种分析方法。它不是通过 电解析出物 的重量,而是通过测量被测物质在100%电流效 率下电解所消耗的电量来进行定量分析的方法

（1)目的任务:了解常用的润滑方法、润滑剂及密封装置 （2)重点:润滑方法及密封装置 （3)难点:润滑方法及密封装置 （4)教学方法:多媒体(使用大量的图片展示结构)

教学任务：1.了解田径运动训练的基本内容 2.掌握各种素质的练习方法与手段 3.培养学生的创新思维 重点 ：田径运动训练的方法与手段 难点 ：训练中训练方法与手段的选配

第二十四章电力机车控制线路 24.1概述 24.2联锁方法与重联电路 教学目的:掌握电力机车控制线路的控制方法和联锁方法 重点:电力机车控制线路的联锁方法 难点:电力机车的重联联锁

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

将岩体破坏接近度指标(FAI)引入隧道支护设计，明确了围岩临界支护时机判别准则。基于有限差分数值计算程序，合理考虑岩体峰后应变软化特性，建立了一种隧道最优支护时机确定方法。通过算例分析，定量探讨了表征支护时机的重要参数，从工程角度阐释了支护时机的本质意义。结果表明：岩体地质强度指标GSI由75减小至25时，支护时机提前8.32 m；岩石材料常数mi由20减小至10时，支护时机提前5.85 m；岩石单轴抗压强度σci由80 MPa减小至40 MPa时，支护时机提前3.74 m；工程扰动参数D由0增加至0.8时，支护时机提前7.44 m。将建立方法在玉渡山隧道工程中进行应用，计算出研究区段的支护时机为3.3 m，经现场监测表明该方法有效、可行。该研究成果可为隧道支护体系的量化设计提供参考

基于国内外学者在宏观接触热阻领域的研究成果，阐述了宏观接触热阻的理论研究和工程应用现状，介绍了宏观接触热阻的理论计算方法、实验测量方法和数值模拟方法，明确了各种方法的优缺点.简述了宏观接触热阻的影响因素，基于中国聚变工程实验堆(CFETR)低温超导线圈的降温实验，创建界面接触热阻分析模型，详细分析了热流方向、温度、压力等因素对超导磁体不锈钢铠甲、介电绝缘材料、失超保护材料接触热阻的影响，并进一步探究了温度、压力等因素导致接触热阻发生变化的热力学原因.最后，结合工程计算中对准确性和便捷性的要求，指出了接触热阻的未来研究方向

(1)可疑数据的取舍——过失误差的判断方法:Q检验法;格鲁布斯( Grubbs)检验法。确定某个数据是否可用。 (2)分析方法的准确性———系统误差的判断显著性检验:利用统计学的方法,检验被处理的数据是否存在统计上的显著性差异

通过本门课程的学习,学生应能掌握“审计”、“审计对象”、“审计职 能”、“审计分类”、“审计组织”、“审计目标”、“审计计划”、“审计 方法”、“审计证据”、“审计工作底稿”、“重要性”、“审计风险” “内部控制”“符合性测试”、“实质性测试”、“审计报告”、“政府审 计”、“内部审计”、“计算机审计”等基本概念、基本方法与基本理论:了 解审计产生发展的历程和审计产生的动因;熟悉收集审计证据的各种方法;在 熟练掌握上述内容的基础上,应能利用有关理论和方法,分析审计中的具体问 题,并能初步提出解决问题的方案

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率