1、水力机械模型试验台 Hydraulic machinery model test rig 2、混流式水轮机模型试验与综合特性曲线的绘制 drawing the hill chart of the Francis Turbine 3、轴流转桨式水轮机综合特性曲线的绘制与特点 drawing the hill chart of the Kaplan Turbine 4、泵与风机通用特性曲线的绘制 drawing the characteristic curves of pumps and fans

5.1 被控过程的特性 5.2 被控过程的数学模型 5.3 解析法建立过程的数学模型 5.4 实验辨识法建立过程的数学模型 5.5 本章小结

LF精炼工序在炼钢过程起着调节温度的关键作用,准确预报LF精炼终点钢水温度对实际生产有重要意义.传统的LF精炼预报模型包括机理模型与黑箱模型.机理预报模型能够体现各工艺因素对终点钢水温度的影响,但由于LF精炼传热机理研究尚不完善,依靠机理模型预报终点钢水温度,难以达到预期效果;黑箱预报模型能够准确预报终点钢水温度,但不能反映精炼过程各工艺因素对钢水温度的影响,尤其当生产工艺条件发生改变时,黑箱模型在应用上会受到限制.本文以方大特钢LF精炼炉为研究对象,建立一种机理预报模型与黑箱预报模型(BP神经网络预报模型)相结合的LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型.该模型既能反映各工艺因素对终点钢水温度的影响,又能准确预测终点钢水温度,其终点钢水温度预测误差在±5℃以内的命中率可以达到95%以上

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法，结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征，提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像（OCT）中视网膜内界膜（ILM）、光感受器内外节交界处（ISOS）、布鲁赫膜（BM）分割提取的基础上，利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性，实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型，获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异，可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明，通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考，同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态，为后续的异常判断提供基础

❑空间数据结构 ⚫ 矢量数据结构 ⚫ 栅格数据结构 ❑矢量、栅格结构对比 ❑空间数据库特点 ❑传统数据库模型及特点 ⚫ 层次数据模型 ⚫ 网络数据模型 ⚫ 关系数据模型 ❑现行空间数据库管理方案 ⚫ 混合数据管理模式 ⚫ 扩展数据管理模式 ⚫ 统一数据管理模式 空间数据组织与管理

针对楔横轧模具的特点,提出了基于特征的楔横轧模具CAD/CAPP集成化信息模型的建模方法及其结构.并应用该信息模型对一典型对称楔横轧模具进行实例化分析,结果表明该特征信息模型不仅能清楚地反映了模具的基本组成结构,而且完整地描述了楔横轧模具的加工工艺信息

一、自回归模型（AR） 由于经济系统惯性的作用，经济时间序列往往存在着前后依存关 系。最简单的一种前后依存关系就是变量当前的取值主要与其前一时 期的取值状况有关。用数学模型来描述这种关系就是如下的一阶自回 归模型：

【自然语言处理与理解】基于感受野学习的特征词袋模型简化算法

1. 1 数据处理及数据管理 1.1.1、信息与数据 1.1.2、数据处理及数据管理 1. 2 数据库系统组成 1.2.1 组成数据库系统的5个主要部分 1.2.2 数据库系统对软、硬件要求 1.2.3 数据库系统的特点 1.3 数据模型（Data Model） 1.3.1 实体联系模型（ER模型） 1.3.2 数据模型 1.3.3 关系具有的性质 1.3.4 关系运算