本章讨论加权最小二乘估计,异方差性和自相关一致协 方差估计,两阶段最小二乘估计(TSL),非线性最小二乘 估计和广义矩估计(GMM)。这里的大多数方法在“联立方 程系统”一章中也适用

人教版四年级上册语文_飞船上的特殊乘客_（教学反思参考）飞船上的特殊乘客_（教学反思参考3）飞船上的特殊乘客

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题，基于D-S证据理论，提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先，结合高炉生产过程和悬料现象，分析悬料形成的内在机理；其次，通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据，再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据；最后，基于D-S证据理论完成主客观证据融合，实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力，能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确

13.8计算莫尔积分的图乘法 图乘法的条件杆件为等截面直枉。 用图乘法计算莫尔积分

采用偏最小二乘回归分析方法分析矿区地应力场分布.以乌鞘岭隧道岭脊地段的有限测点的地应力测量结果为样本,使用商业有限元软件ANSYS对岭脊地段区域的地应力场进行数值模拟.利用地应力实测数据与计算结果进行偏最小二乘回归计算,得到拟合的地应力场数据.与传统最小二乘分析方法相比,本文的方法通过主成分分析,可以有效解决多因变量回归计算时由于响应变量之间较高的相关性而导致的回归计算误差,并可以有效地反映变量间的关系,为地应力场的建立提供有效的数据支持

针对高炉故障诊断系统快速性和准确性的要求，提出基于全局优化最小二乘支持向量机的策略.首先，采用变尺度离散粒子群对最小二乘支持向量机的参数和故障特征的选取进行优化；然后，利用核主元分析法对选取的特征向量进行压缩整理；最后，构造了以Fisher线性判别率为标准的启发式纠错输出编码.仿真结果表明，通过对故障训练样本有意义地分割重组，用较少的最小二乘支持向量机分类器，得到较高的故障判断准确率且增强了整个系统的实时性

6.2集成模拟乘法器 6.2.1基本运算电路 6.2.2倍频、混频和鉴相 6.2.3调幅与解调

讲解Lagrange乘数法的原理，并介绍如何应用Lagrange乘数法求解条件极值问题

§1复数及其代数运算  1. 复数的概念  2. 代数运算  3. 共轭复数 §2 复数的表示方法  1. 点的表示  2. 向量表示法  3. 三角表示法  4. 指数表示法 §3 复数的乘幂与方根  1. 复数的乘积与商  2. 复数的乘幂  3.复数的方根 §4 区域  1. 区域的概念  2. 简单曲线（或Jordan曲线)  3. 单连通域与多连通域

1. 教学内容 讲解 Lagrange 乘数法的原理，并介绍如何应用 Lagrange 乘数法求解条件极值问题