一、等价关系的定义与实例 二、等价类及其性质 三、商集与集合的划分 四、等价关系与划分的一一对应 五、偏序关系 六、偏序集与哈斯图 七、偏序集中的特定元素

第八章函数逼近 拟解决的问题: 1.计算复杂的函数值 2.已知有限点集上的函数值,给出在包含该点集的区间上函数的简单表达式 函数逼近—对函数类A中给定的函数f(x),记作f∈A要求在另一类简单的便于计算的函数类B中求函数B使p(x)与f(x)的误差在某种度量意义下最小。 本章只讨论逼近函数为m次的代数多项式pm(x)的情形

§1-1 集总电路 §1-2 电流、电压及功率 §1-3 基尔霍夫定律 §1-4 特勒根定理 §1-5 电阻元件 §1-6 电压源 §1-7 电流源 §1-8 受控源 controlled source §1-9 分压公式和分流公式 §1-10 两类约束 KCL、KVL方程的独立性 §1-11 支路电流法和支路电压法 §1-12 叠加原理

基于马氏距离和模糊C均值聚类算法提出了一种数字彩色图像抠图算法.该算法首先对彩色图像像素的红绿蓝三种彩色分量进行正则化处理；然后在正则化图像背景中选取适当的掩膜作为样本集，计算各像素与样本集之间的马氏距离；再利用模糊C均值聚类算法对计算出的马氏距离进行分类；最后利用填洞操作提高抠图质量.对八幅彩色数字图像进行对比实验，结果显示本算法可以自动抠图，且结果优于马氏距离算法、Grow-Cut算法和正则化线性回归算法的相应抠图效果

1-1 电路及电路模型 集总假设 1-2 电路变量 1-3 基尔霍夫定律 1-4 电阻元件 1-5 电压源 1-6 电流源 1-7 分压电路和分流电路 1-8 受控源 1-9 两类约束电路KCL KVL方程 1-10 支路电流法和支路电压法 1-11 线性电路和叠加定理

模糊隶属度无统一算法,定义存在分歧.根据模糊概念\内涵明确,外延不明确\的特点,定义隶属度为不同外延对内涵的从属程度.在信息系统中,概念的外延用对象表示,内涵由属性表示,由此提出了求解隶属度的新算法:由原始统计数据组成初始信息系统,用粗糙集理论求得其商集并构建集值信息系统;该集值信息系统对应的条件概率空间中的条件概率即为隶属度.广义上信息系统可分为信息系统(无决策属性)和目标信息系统(有决策属性)两类.隶属度也可分为两类:第一类外延对象为内涵属性本身值,如年龄对青年人的隶属度(信息系统);第二类外延对象为不同于内涵属性的另一属性值,如边坡工程安全系数对稳定状态的隶属度(目标信息系统).计算以上两个实例,前者与已有结论作对比验证,后者与函数选择、经典统计方法及贝叶斯公理作对比验证,可知结果可靠,算法可行

1-1 电路及集总电路模型 1-2 电路变量 电流、电压及功率 1-3 基尔霍夫定律 1-4 电阻元件 1-5 电压源 1-6 电流源 1-7 受控源 1-8 分压公式和分流公式 1-9 两类约束 KCL、KVL方程的独力性 1-10 支路分析

意义与目的本章所述采集与诱集,主要想从一般方法上说明如何在不同的环境中 采得所需的种类。困为昆虫和螨都是小型或微小的生物,广泛散布在各种空间环境之中, 尽管它们的数量很多,密度很大,若无有效方法,仍然难以捕捉到手。昆虫学前者涉及 的内容是种类、虫态的识别鉴定以及昆虫的形态学内容。后者则是对具体种类的发生、进 化,以及数量动态的研究。无论从事哪一类研究都需采得昆虫所以采集与诱集是研究昆虫 学的基本方法

针对已有的不完备信息系统粗糙集扩充模型没有考虑属性的权重的缺点,提出基于加权阈值容差关系的粗糙集扩充模型.该模型根据给出的不完备信息系统信息量计算权重,不需引入系统外知识,权重确定比较客观;同时引入阈值来调整加权阈值容差类判定的严格程度,兼顾了人的主观要求,并能预先排除因自身不满足阈值条件而不可能与任何其他对象划为同一加权阈值容差类的对象,但不影响类的完整性.实例对比分析表明,与其他模型相比,基于加权阈值容差关系的粗糙集扩充模型符合不完备信息系统应用客观实际,具有更强的适应能力

研究了含有大范围参数不确定性离散时间被控对象的加权多模型自适应控制问题(包括模型集构建和加权算法分析).通过构建含有自校正模型和多个固定模型的模型集覆盖并逼近被控对象,在模型输出误差可分的前提下,采用基于模型输出误差性能指标的加权算法,并依据固定模型中是否包含真实被控对象模型的不同情形分析加权算法的收敛性.在权值收敛的前提下,利用虚拟等价系统理论,分析了参数未知线性时不变和参数跳变的情形,在不依赖于特定局部控制算法的基础上,证明了此种模型集构建下的加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性,放宽了先期加权多模型自适应控制系统稳定性分析中关于模型集构建的约束条件.最终,通过计算机MATLAB仿真,验证了此类加权多模型自适应控制系统的收敛性和闭环稳定性