为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象 的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应 起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变 量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结 果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感 兴趣

(一)单因素试验在科学试验和生产实践中, 影响一事物的因素往往是很多的例如,在化 工生产中,有原料成份,原料剂量,催化剂,反 应温度,压力,溶液浓度,反应时间,机器设备 及操作人员的水平等因素.每一因素的改变都 有可能影响产品的数量和质量.有些因素影响 较大,有些较小.为了使生产过程得以稳定,保 证优质,高产,就有必要找到对产品质量有显 著影响的那些因素.为此,我们需进行试验,方 差分析就是根据试验结果进行分析,鉴别各个 有关因素的作用的有效方法

利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模,提出一种改进的mRMR SBC.一方面,利用K均值聚类预测测试样本的类标签,将已标记的测试样本添加到训练集中,并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记带来的风险.另一方面,从测试样本集中选择有助于提高当前分类器精度的实例,把它加入到训练集中,来增量地修正贝叶斯分类器的参数.实验结果表明,与mRMR SBC相比,所提方法具有较好的分类效果,适于解决高维且含有较少类标签的数据集分类问题

渣钢间传质速度决定了熔池元素的反应速度（尤其是脱碳和脱磷反应速度）,并直接影响元素在渣钢间分配.本文以邯钢250 t转炉为研究对象,利用相似比1∶9建立水模型,考虑供气流量、枪位和底吹位置因素研究转炉内传质能力.结果表明:加大顶吹供气强度和底吹供气强度能够大大提高熔池元素在渣钢间的分配;渣钢间传质系数随底吹气体流量降低而明显降低,建议底吹气体流量不低于0.06 m3·t-1·min-1;底吹孔数越多,渣钢间传质系数越大;底吹流量分配方案优于流量平均分配方案,建议采用

研究半监督支持向量机分类优化模型的非光滑问题.建立了光滑半监督支持向量机模型,采用广义三弯矩法导出零点二阶光滑的广义三次样条函数,并以此逼近半监督支持向量机优化中的非光滑部分.构造出基于上述样条函数的具有一阶光滑的半监督支持向量机,从而可以用优化中的光滑算法来求解该模型.分析了广义三次样条函数逼近对称铰链损失函数的逼近精度,证明了新模型的收敛性.数值实验显示新模型有较好的分类效果

用“末项、中项率来分割线段,仅仅是当那未经分割的线段比较长(相对 比较短而言”)时才有意义。尽管任何比例至少都需要有三项但黄金段 的无与伦比是,其第三项等于另两项之和 “黄金段概念是如此有魅力以致十六世纪初卡·帕料利写了一本 书《比列分割》,帕料利是达·芬奇的华友也许是当时最著名的数学家他 在书中揭示了黄段的许多神秘性质既有科学上的,也有艺术上的并 指出其中存在着一个美学原理,它离于建筑人体

首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高

1误差的分类 GPS定位中,影响观测量精度的主要误差来源分为三类: 与卫星有关的误差

第八章随机变量的数字特征 随机变量是按一定的规律(即分布)来取值 的.实用上,有时并不需要了解这个规律的 全貌,而只需要知道它的某个侧面.这时, 往往可以用一个或几个数字来描述这个侧 面.这种数字是按分布而定的,它部分地描 述了分布的性态.称这种数字为随机变量 的数字特征.本章介绍最常用的几个数字 特征

通过粗、细两种颗粒花岗岩的冻融循环试验和岩石力学试验,研究了不同粒径岩石的冻融循环作用对岩石物理力学特性的影响.利用核磁共振技术对冻融循环前后的岩样进行检测,得到了横向弛豫时间谱的变化和岩样核磁共振成像,分析了岩样在冻融前后的孔隙度变化、空隙结构及分布的演化特性等.采用宏观唯象损伤理论和自洽理论对不同粒径花岗岩在冻融条件下的宏、细观损伤演化规律进行了分析.研究发现在冻融循环作用下,岩石内部的孔隙逐渐增多,不断造成岩石的强度损失;损伤模型的计算值与实际相符,但不同损伤理论对花岗岩损伤程度趋势变化的反应存在差异;细颗粒花岗岩呈现出较高冻融耐久性