河南科技学院：《高等数学》课程教学资源（PPT课件讲稿）两向量的数量积、两向量的向量积、向量的混合积

为了尽可能的去除钢中大颗粒的夹杂物, 在实验条件下通过向GCr15轴承钢中添加适量镁、稀土对夹杂物进行改性, 并利用Aspex夹杂物自动分析仪和扫描电镜对钢中改性后的夹杂物尺寸、类型、形貌等进行了观察、分析, 研究了稀土-镁复合处理对夹杂物的影响规律.研究结果表明, 对轴承钢中加入微量镁处理, 可将未进行镁处理钢中的MnS-Al2O3、MnS、Al2O3夹杂改性为以含硫、镁复合夹杂物为主, 同时包含少量Al2O3、镁铝尖晶石夹杂.进一步采用稀土-镁复合处理后, 钢中的夹杂物转变为主要以含Re-S-O夹杂物为主, Al2O3、MnS、镁铝尖晶石夹杂逐步消失, 且夹杂物成球状分布, 绝大多数夹杂物在5 μm以下.稀土-镁复合处理轴承钢后, 10 μm以上的大颗粒夹杂物大大降低, 钢中的夹杂物明显得到细化.钢中镁含量不变时, 随着稀土含量的增加, 大颗粒夹杂物比例明显下降.而在稀土含量相近的情况下, 增加钢中的镁含量也有利于大颗粒夹杂物的去除.稀土-镁的相互作用进一步促进了夹杂物的细化

1、理解向量空间的概念,并清楚线性代数所讨论的问题都是在向量空间的基础上讨论的。 2、清楚向量空间是欧几里得几何空间的推广,能熟练的判定一个向量空间,子空间

联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。并且，内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和推断更加复杂

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义

一、单项选择题 1.总量指标按其反映时间状况不同,可以分为:() ①总体总量和标志总量 ②总体总量和时期指标 ③标志总量和时期指标 ④时点指标和时期指标

综述了炼钢过程中合金减量化的研究现状,分别从合金的基本物理化学特征、合金的加入工艺和炼钢工艺三大方面讨论了合金收得率的研究进展情况.重点介绍了合金粉化控制技术、合金在真空条件下的损失控制技术、合金的熔化控制技术和合金替代技术的应用,为炼钢过程中的合金减量化研究提供借鉴.合金减量化技术的应用前景非常可观,合金的损失途径和损失机理研究、合金的结构设计、合金的替代技术和合金的管理管控技术可以作为炼钢过程中合金减量化研究的重点方向

一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例

9.1 指针和指针变量的概念 9.2 指针变量的定义与应用 9.3 数组的指针和指向数组的指针变量 9.4 字符串的指针和指向字符串的指针变量 9.5 返回指针值的函数 9.6 指针数组与主函数main()的形参 9.7 函数的指针和指向函数的指针变量

提出了一种基于支持向量机的露天转地下开采边坡变形模型,有效表达了地下开采扰动引起露天矿边坡变形的非线性变化关系.采用RBF核函数学习现场监测数据,利用交叉验证选择模型参数,通过学习捕捉支持向量,建立模型预测未来变化趋势.将该模型应用于露天转地下开采的杏山铁矿.结果表明,支持向量机对学习样本的拟合精度极高,其预测精度也很高.采用捕捉的支持向量进行预测,便捷快速且有较强泛化能力