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电子科技大学:《优化试验设计与数据分析 Optimization Design of Experiment and Data Analysis》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 多指标问题及正交表
文档格式:PPT 文档大小:7.56MB 文档页数:123
本章主要内容: · 综合评分法、综合平衡法、排队打分法; · 水平数不同的正交表的使用,包括直接套用混合正交表、并列法、拟水平法、混合水平有交互作用的正交设计; · 活动水平法、组合因素法;分割试验法;部分追加法
电子科技大学:《优化试验设计与数据分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 回归分析方法
文档格式:PPT 文档大小:7.32MB 文档页数:143
本章主要内容: · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立
电子科技大学:《优化试验设计与数据分析 Optimization Design of Experiment and Data Analysis》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 均匀设计法
文档格式:PPT 文档大小:4.13MB 文档页数:88
本章主要内容: · 均匀设计法的基本原理和应用范围。 · 均匀设计法的结果分析方法及试验结果的评价。 · 均匀设计法在科学研究中的实际应用
电子科技大学:《优化试验设计与数据分析 Optimization Design of Experiment and Data Analysis》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 回归分析方法
文档格式:PPT 文档大小:7.32MB 文档页数:143
本章主要内容: · 一元线性回归方程度建立、显著性检验、预报和控制。非线性回归方程的线性化。 · 多元线性回归方程建立、显著性检验、偏回归平方和。 · 回归分析法在试验设计中的作用和地位。 · 正交多项式回归设计及回归方程的建立
电子科技大学:《优化试验设计与数据分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 均匀设计法
文档格式:PPT 文档大小:4.13MB 文档页数:88
本章主要内容: · 均匀设计法的基本原理和应用范围。 · 均匀设计法的结果分析方法及试验结果的评价。 · 均匀设计法在科学研究中的实际应用
吉林大学:《专门水文地质学》课程教学资源(电子教案)第四章 抽水试验(4.4)非稳定流抽水试验要求
文档格式:DOC 文档大小:54KB 文档页数:2
4.4.1钻孔涌水量 钻孔涌水量应保持常量,其变化幅度不大于3%。 4.4.2抽水延续时间 抽水延续时间除满足表4-1的要求外,并可结合最远观测孔水位下降与时间关系曲线 S(或△)g来确定
广东工业大学:《土力学》课程教学资源(实验讲义)土工实验指导书 GUIDE TO SOIL MECHANICS TESTING
文档格式:PDF 文档大小:842.73KB 文档页数:40
渗透实验 界限含水量实验 固结实验 含水量实验 密度实验 抗剪强度实验 附录 1 电子天平使用方法介绍 附录 2 土工试验项目一览表 附录 3 试验数据的有效位数
西安电子科技大学:《雷达对抗原理》课程教学资源(实验讲义)实验三 目标积累/门限检测实验
文档格式:PDF 文档大小:5.01KB 文档页数:1
试验目的:熟悉门限检测的方法。熟悉虚警概率的含义。观察不同门限下虚警概率的大小 试验内容 熟悉实验装置的电路结构和器件,检査电源线是否连接,检査快速熔断器是否良好
微生物催化还原浸出深海锰结核中有价金属
文档格式:PDF 文档大小:453.07KB 文档页数:4
在常温、酸性、厌氧环境下,按一定的比例添加微生物培养基和供电子体,采用J13菌连续高密度培养、矿浆预浸、微生物固定和强化传质的手段,提高微生物浸出结核中有价金属的速率,浸出时间为3d,可直接浸出结核中的铜、钴、镍和锰.浸出率:钻95.2%,镍97.5%,锰95.8%,铜81.2%;按此方法进行了陆地软锰矿和硬锰矿的浸出试验,浸出时间9d,锰矿中的锰浸出率较高.根据以上试验结果提出了微生物催化两矿偶合还原浸出氧化锰矿中有价金属的方法,并初步探索了浸出机理
电子科技大学:《计算电磁学 Computational Electronmagentics》课程教学资源(课件讲稿,人工神经网络)第16章 神经网络建模的试验设计 16.1 正交试验设计、第17章 知识人工神经网络模型、第18章 基于传递函数的神经网络模型应用
文档格式:PDF 文档大小:1.29MB 文档页数:30
电子科技大学:《计算电磁学 Computational Electronmagentics》课程教学资源(课件讲稿,人工神经网络)第16章 神经网络建模的试验设计 16.1 正交试验设计、第17章 知识人工神经网络模型、第18章 基于传递函数的神经网络模型应用
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