1、课程性质:本课程为政治学及其相关专业基础课。任务是使学生掌握政治学及 其相关专业的学习的入门知识。 2、教学的基本要求:领会政治的本源与演变;掌握政治学的基本框架与主要流 派;把握政治学的各主题领域;了解现代政治运作的基本制度与过程;学习用政治的 眼光分析问题

环境监测是环境科学的一个重要分支学科。环境化学、环境物理学、环境地学、环境工程学、环境医学、环境管理学、环境经济学以及环境法学等所有环境科学的分支学科

1、微生物与微生物学的基本概念 2、微生物的基本种类 3、微生物与人类的关系 4、医学微生物的基本概念 5、医学微生物学的研究内容 微生物学的发现与研究 微生物的类型与分布 微生物与人类 医学微生物

教学目的 介绍运筹学各分支体系的基本模型 、求解方法;引导并锻练学生用运筹学知识定量分析与解决实际问题的能力。 教学方法 以各种实际问题为背景,引出各分支基本概念、基本模型和基本方法,侧重各种方法及应用,回避繁复的数学理论推导。 运用软件教学,并让学生掌握这类软件。 分组进行案例分析与讨论

一、体育锻炼运动生理学 二、运动训练生理学 运动生理学主要研究人体从事体育锻炼和竞技运动的生理学特点,以及提高健康水平和运动成绩的生理学方法

科学、宗教与艺术 同源而殊途:同源于描述和解释自然、人类以 及人和自然的关系。 数学是自然科学的“画笔”:定量而不仅是定 性地掌握自然规律。 科学结论具有可以定量检验的预测能力。 “数学”和“定量”包括解析、数值、图形和 其它主要由现代计算机提供的模拟手段。 物理学已经成为鼎立于实验、理论和计算三大 支柱上的成熟的学科。生物是物生物学也会 受到物理学的启发

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号

针对永磁直线同步电机伺服系统,提出开闭环迭代学习控制器,实现期望直线位置的跟踪控制.分析了永磁直线同步电机的2-D模型及迭代学习直线伺服系统的收敛性.通过减小系统输入误差协方差矩阵迹的方式得到优化的遗忘因子,来修正控制输入的迭代学习律,同时采用零相位FIR数字滤波器对前馈学习控制器中的误差信号进行滤波处理.实验结果表明,带有遗忘因子的滤波器型迭代学习控制器能够保证直线伺服系统在不断的迭代学习中提高性能,有效抑制端部推力波动,系统具有很好的学习收敛速度、动态响应及控制精度

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

园艺植物生物学是栽培和育种的理论基础。生物学调 查是指调查园艺植物在年周期和生命周期中,生长与发育 及形态结构,各器官发生、发展的内在规律和功能,与环 境条件和栽培技术的关系以及产量形成等等。 园艺植物生物学调查法是研究园艺植物生物学及各类 试验研究的基础,是探讨园艺作物生物学的方法,无论是 园艺植物资源搜集、遗传育种、品种或砧木区域试验、丰 产试验等,都离不开园艺植物的生物学调查。因此,它是 园艺植物科学试验的基本方法之一