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

定理1 设函数f(x)和g(x)在点x连续,则函数 f(x)±g(x,f(x)g(x), f(x) (当g(x)≠0时) 在点x也连续. 证明f(x)±g(x)的连续性: 因为f(x)和g(x)在点x,连续,所以它们在点x有定义, 从而f(x)g(x)在点x也有定义,再由连续性定义和极限运 算法则,有

有机相变材料具有热存储密度高、自身温度和体积变化小、腐蚀性小和化学性质稳定等优点，能有效提升不可再生能源的利用率，是一种绿色节能环保材料，在新能源开发和热能储存领域起着至关重要的作用。然而，有机相变储能材料普遍存在相变过程中熔融泄漏和热导率低的问题，严重制约了相变材料的实际应用。因此，相变材料的封装定形和导热强化成为近年来的研究热点。本文针对有机相变材料普遍存在的泄漏和热导率低问题，综述了有机相变材料的封装技术和导热强化技术的基本方法及最新研究成果，并总结了复合相变储能材料的能量转换机理，浅谈了复合定形相变储能材料在建筑节能、太阳能和电子设备等领域的应用情况。最后，对未来复合定形相变储能材料发展的研究重点和方向进行了展望

定理2(收敛数列的有界性) 如果数列{xn}收敛,那么数列{xn}一定有界 证明设数列{xn}收敛于a 根据数列极限的定义,Vε=1,3N∈N+,当n>N时,有

一、问题的提出 二、定积分的定义 三、存在定理 四、几何意义

第四节定积分的应用 一、定积分概念的推广 二、定积分的应用 三、小结 四、练习

周期性非均质复合材料具有微观结构特征，需要均匀化理论进行宏观和微观的多尺度分析来研究其性能表现。针对其耐久强度性能，应用塑性极限安定下限定理，特别分析了其在长期交变载荷下的安定状态。结合工程应用目标，提出一种全新的代表性单元边界条件，结合圆锥二次优化算法进行数值计算，可以从材料微结构和组分性能出发，经过弹性应力场求解确定位移边界载荷数值，最终由优化求解得到复合材料板材的面内塑性性能容许域。所求得的应力域以单向应力为基，可根据结构宏观的单向应力状态变化幅值直接进行安定状态与否的判定。通过文中的多个算例，验证了所编写的软件及计算流程的可行性及数值准确性，展示了该方法在工程模型中的应用场合和工程实践意义

先进的相变储能材料是推动储能技术发展的核心和关键，在促进新能源开发和提高能源利用率中起着至关重要的作用。因在相变过程中具有高储能密度和小体积变化等优势，相变材料中应用最多的是固?液相变材料。然而在其相变过程中会发生固态向液态的转变，为了避免其在液相状态下的泄露，需要加以定形才能使用。多孔基复合相变材料在有效防止固液相变发生泄露的同时，还需兼顾定形复合相变材料传热性能的提升。本文针对这个问题进行了大量的调研，对近年来国内外在提高多孔基定形复合相变材料传热性能方面的研究进行了综合分析，介绍了三种强化传热的方法，分别是使用高导热多孔材料做载体材料、掺杂高导热纳米材料做添加剂以及构筑高导热多级结构多孔材料，并对提升复合相变材料传热性能研究方法的前景作了展望

1.定义:是根据一定的社会需要,以特 定的编排形式和检索方法,为人们迅速提供某方面的基本知识(如字、词、文 句、数据等)或文献资料线索,专供查 阅的特定类型的图书。 2.特点: A.查考性;B.概括性;C.完整性;D易检性

教学目的：本章主要介绍决策的基本类型、程序，定性和定量的决策方法。 教学重点：理解和掌握决策的基本过程，定性和定量的决策方法