了解推论分析法、形态分析法、功能分析法以及过程优化的方法在化工过程开发中的应用，结合成人教育学生的工程实践经验通过案例分析初步掌握化工过程分析与合成的一般方法

比较了XAD-2树脂和D101树脂分别从天然藻粉粗品中吸附分离微囊藻毒素(Microcystin-LR,MC-LR)的结果,讨论了用不同体积分数的乙酸、丙酮和乙醇溶液淋洗去除树脂吸附杂质的效果.实验结果表明:XAD-2树脂分离效果优于D101树脂.对于采用XAD-2树脂吸附分离得到的微囊藻毒素MC-LR,采用体积分数40%乙酸、10%丙酮和20%乙醇溶液淋洗杂质的效果较好,采用体积分数60%的甲醇水溶液洗脱微囊藻毒素MC-LR可以获得最大产品质量浓度,并且该纯化方法重现性良好

以高浓度铜氰溶液为研究对象，通过添加次亚磷酸盐，进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响；利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相，分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理；采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明：次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解，其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因；次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响，通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物，处理后废水可循环利用

§2-1 连续系统的时域分析 §2-1-1 系统微分方程及其经典解 §2-1-2 零输入响应与零状态响应 §2-2 离散系统的时域分析 §2-2-1 离散系统差分方程的建立 §2-2-2 离散系统差分方程的求解 §2-3 系统的单位冲激响应与单位样值响应 unit impulse response and unit sample §2.4 卷积积分与卷积和( Convolution) 2.4.1借助于信号分解求系统零状态响应 §2.5 卷积和—已知单位样值响应，求系统零状态响应

•直流分量和交流分量 •偶分量与奇分量 •脉冲分量 •实部分量与虚部分量

一.对映异构 (一)分子的对称性 对称要素 对称分子 非对称分子 不对称分子 (二)含一个手性中心的分子 手性中心为碳原子的分子

首都经济贸易大学1999硕士入学会计学综合试题 注意事项: 1.本卷共十二题,计100分。 2.请将答案写在答卷上,不要写在试卷上。 3.计算题答案取小数点后两位。 4.试卷中所用“时间价值”自己计算。 5.计算题应列出计算过程,不能只写答案。 计算分析题: 一、(本题18分)某企业销售一批商品,总价款400万元,分4年付款。每期收取价 款的25%,该批商品的成本为300万元,增值税率17%。 要求:1、分别按分期法、成本补偿法进行有关的帐务处理

1.本章的教学目的及教学要求 动态静力分析所介绍的主要问题，运用理论力学的知识应该是能够解决的，但由于 机构力分析是机构分析与综合的重要问题之一，而且在本课程中关于机构力分析的内容 及方法的介绍更体现了工程实际应用的特点，所以仍有进一步学习的必要。但鉴于课时 压缩，用图解法作平面机构的动态静力分析放在课外由学生自学

4.1 半导体三极管（BJT） 4.1.1 BJT的结构简介 4.1.2 BJT的电流分配与放大原理 4.1.3 BJT的特性曲线 4.1.4 BJT的主要参数 4.2 共射极放大电路 1. 电路组成 4. 简化电路及习惯画法 2. 简单工作原理 3. 放大电路的静态和动态 4.3 图解分析法 4.4 小信号模型分析法 4.4.1 BJT的小信号建模 4.4.2 共射极放大电路的小信号模型分析 1. H参数的引出 2. H参数小信号模型 3. 模型的简化 4. H参数的确定 • 利用直流通路求Q点 • 画小信号等效电路 • 求放大电路动态指标 4.5 放大电路的工作点稳定问题 • 温度变化对ICBO的影响 • 温度变化对输入特性曲线的影响 • 温度变化对 的影响 • 稳定工作点原理 • 放大电路指标分析 • 固定偏流电路与射极偏置电路的比较 4.5.1 温度对工作点的影响 4.5.2 射极偏置电路 4.6 共集电极电路和共基极电路 • 电路分析 • 复合管 • 静态工作点 • 动态指标 • 三种组态的比较 4.6.1 共集电极电路 4.6.2 共基极电路 4.7 放大电路的频率响应 4.7.1 单时间常数RC电路的频率响应 4.7.2 单级放大电路的高频响应 • RC低通电路的频率响应 • RC高通电路的频率响应 4.7.4 单级放大电路的低频响应 4.7.4 多级放大电路的频率响应 • 多级放大电路的增益 • 多级放大电路的频率响应 • 低频等效电路 • 低频响应

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度