【机器学习】基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群算法

【自然语言处理与理解】融合语义信息的矩阵分解词向量学习模型

【人工智能基础】基于低秩分解的鲁棒典型相关分析

机器学习：QR分解与特征值优化观测矩阵的算法研究

机器感知与模式识别：使用稀疏约束非负矩阵分解算法的跨年龄人脸识别

机器感知与模式识别：基于QR分解的鉴别维数压缩及其在人脸识别中的应用

教学目标： 1、掌握光的各种干涉装置和干涉仪，光的干涉现象及其应用。 2、掌握分波前法，分振幅法分解波列的方法。 3、掌握光场的空间相干性和时间相干性概念。 §1 分波前干涉装置 光场的空间相干性 §2 薄膜干涉（一）——等厚条纹 §3 薄膜干涉（二）——等倾条纹 第三章 干涉装置 光场的时空相干性

§1.1 基本概念 §1.2 无旋场、无散场及矢量场的分解 §1 3. 算子的运算 §1.4 积分定理 §1.5 δ 函数

4.1 电力网络的数学模型 4.2 功率方程和节点分类 4.3 牛顿-拉夫逊法潮流计算 4.4 P-Q分解法潮流计算 4.5 Matlab 在电力系统潮流分析中的应用举例

一、有理函数的概念 二、有理函数的分解 三、有理函数不定积分的求解 四、可化为有理函数的不定积分