曲率 前面讲了单调性、极值、最值、凹凸性。 我们知道凹凸性反映的是曲线的弯曲方向,但是朝同一方向弯曲的两条曲线,其弯曲的程度也不尽相同。曲率就是表征弯曲程度的量,它等于单位路程上方向(角度切线的倾斜角 )的改变量

描述了协同区域化及协同区域化变量的概念,较详细地讨论了交叉矩及其性质(例如互协方差及互变异函数)。重点讨论了协同克立格法(包括协同克立格方程组及协同克立格方差等),给出了根据估计邻域内金和银的数据,并应用协同克立格法实例估计一个等估块段中金的平均含量

前面讲了单调性、极值、最值、凹凸性。 我们知道凹凸性反映的是曲线的弯曲方向，但 是朝同一方向弯曲的两条曲线，其弯曲的程度 也不尽相同。曲率就是表征弯曲程度的量，它 等于单位路程上方向（角度——切线的倾斜角） 的改变量

本章介绍Ｃ语言程序设计的基本方法和基本的程序语句。使读者对Ｃ程序有一个初步的认识， 为后面各章的学习打下基础。 5.1 指针的概念 5.2 指针变量的定义与引用 5.3 指针变量的运算 5.4 指针与数组 5.5指针与字符串 5.6 指针数组与指向指针的指针

1、了解动态法测杨氏模量的原理。 2、掌握如何用外推法或近似法测量测试棒的固有频率。 3、掌握判别真假共振（即：是否是测试棒共振现象）基本方法。 4、能够正确处理实验数据和正确表示实验结果

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

前面讲了单调性、极值、最值、凹凸性。 我们知道凹凸性反映的是曲线的弯曲方向,但 是朝同一方向弯曲的两条曲线,其弯曲的程度 也不尽相同。曲率就是表征弯曲程度的量,它 等于单位路程上方向(角度切线的倾斜角) 的改变量

教学目的： 1. 掌握络合物的平衡常数，副反应系数及条件平衡常数； 2. 掌握络合滴定法的基本原理、方式及应用； 3. 了解金属离子指示剂。 教学重点： 1. 各种副反应系数及条件稳定常数的计算； 2. 化学计量点时、计量点前后金属离子浓度的计算，终点误差的计算； 3. 准确滴定、分别滴定的条件； 4. 常用指示剂（EBT、XO）的使用条件及应用。 教学难点：副反应系数及条件平衡常数的计算；混合金属离子滴定的酸度控制

曲率 前面讲了单调性、极值、最值、凹凸性。 我们知道凹凸性反映的是曲线的弯曲方向,但 是朝同一方向弯曲的两条曲线,其弯曲的程度 也不尽相同。曲率就是表征弯曲程度的量,它 等于单位路程上方向(角度切线的倾斜角) 的改变量

在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参 数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例 如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别