以宝钢二连铸50t“T型”中间包为研究对象,采用有限差分方法,计算了中间包的三维流场、温度场及量纲为1的夹杂物浓度的分布,分析了中间包的内部结构、中间包钢水液面高度及夹杂物当量直径对夹杂物排出率的影响.结果表明,双坝、堰“T型”中间包对夹杂物上浮十分有利

一、数据及其类型 二、变量及其类型 三、参数 四、随机扰动项 五、方程及其种类 六、模型

内容提要: 了解VFP60的初步知识、性能指标 及VFP的基本使用方法;了解和掌握 Visual foxpro的数据类型、常量、变 量、运算符和表达式以及常用函数的应 用方法

用来刻画随机变量的特征的量，叫做随机变量的数 字特征。这些数字特征虽不能完整地描述随机变量的统 计规律，但刻画了随机变量在某些方面的重要特征。 随机变量的常用的几个数字特征为：数学期望、方 差、标准差、协方差、相关系数、矩和协方差矩阵

1. 掌握基本类型及其常量的表示法。 2. 重点掌握变量的定义及其初始化方法。 3. 掌握运算符与表达式的概念

本文研究了钢绳罐道上提升容器的横向运动,它包括容器质心的横向摆动和绕质心的转动。建立了此系统的动力学微分方程组,并用龙格——库塔方法求得了运动的数值解。通过对数值解的分析说明:(1)容器的摆动量与提升钢绳的横向力,以及罐道长度成正比,与重锤的重量成正比。(2)在容器长度确定的条件下,增大上下罐耳之间的距离可使容器的晃动减小。但是,如果容器长度与罐耳间的距离同步地增加,将不能达到使晃动减小的目的

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

一、只有奇次分量；直流、偶次正弦分量为零 二、随谐波数增加幅值减小，相位恒等于－90°

利用热力学方法,针对铁液中铁水深脱硫条件所需要的低氧含量,研究了Al-C-O平衡时铁溶液中氧含量的变化规律.通过对C、Al及Al-C复合脱氧反应脱氧常数的比较得出,在1573K温度下,铁液中用Al-C复合脱氧,其脱氧能力比单独使用C脱氧能力强.用热力学理论得出1573K温度下铁液中用Al-C复合脱氧的平衡曲线.研究表明:在温度一定时,随着C的活度aC的增大,Al-C复合脱氧能力逐渐增强;在aC一定的情况下,随着温度的升高,Al-C复合脱氧能力逐渐减弱

一、理解变量的作用域 二、理解变量的存储类型 三、理解两种参数传递的方式：传值、引用 四、熟悉带参函数的调用 五、熟练使用数组作为函数参数