以前的学习,一般需要预先在肚子里存储下足够的知识,必要时 ,就从海量的信息中提取所需的部分。 但是,到了信息领域大大超出四书五经的新时期,预先无目的 的吞下海量信息的学习方式就有些不合时宜了。 旧有的学习方式需要变更以适应这个信息爆炸的年代。目的明确 的去学习,即先知道要学什么,然后有目的的去寻找答案,这种 方式看上去更加有效率

应对信息不完全:信号与管制 1.不完全市场 除了关于企业组织的考察以外,前面章节分析内容基本建立在完全市场或市场完全性假定 基础上。完全市场假定包含三方面相互联系的内容。第一是竞争的完全性。在对消费和生 产行为和商品市场供求关系的分析中,我们假定存在原子式的无数买者和厂商,任何单个 买者和厂商购买和出售数量相对于市场规模而言都是微乎其微,因而他们都是价格接受 者,而不具有影响市场价格的能力,因而市场竞争是完全的。第二是信息的完全性

第二章离散时间信号和系统 2-1信号及序列 设离散信号系列{x(k)} 一、标准向量 一般作为自变量k. 1、向量的基本表示方法:

• §4.1 上的傅里叶级数 • §4.2 典型周期信号的谱 • §4.3 上函数的傅里叶变换 • §4.4 傅里叶变换的性质 • §4.5 周期信号的傅里叶变换

第三章信息的管理 一、信息系统 二、信息的过程管理

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

为了研究铁磁性材料金属磁记忆信号与其内部机械应力之间的关系,应用小波分析技术,将金属磁记忆信号分解为大尺度逼近和细节分量两个部分,然后计算其细节分量的关联维数,并考察机械应力与关联维数变化之间的关系.结果表明,随着机械应力的增加,磁记忆信号关联维数降低

一.实验目的 1.在理论学习的基础上,通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特征,并能够从信号频谱中读取所需的信息。 2.了解信号频谱分析的基本方法及仪器设备

运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式

第五章离散时间系统的时域分析 5.0引言 一、连续时间信号、连续时间系统 连续时间信号: f(t)是连续变化的的函数,除若干不连续点之外对 于任意时间值都可以给出确定的函数值。函数的波形都是具有平滑曲线的形状,一般也称模拟信号