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§4.1 概述 §4.2 正弦波的数学描述 4.2.1 正弦波的特征量 4.2.2 正弦波的相量表示方法 §4.3 正弦交流电路的分析计算 4.3.1 单一参数的正弦交流电路 4.3.2 R-L-C串联交流电路 4.3.3 交流电路的一般分析方法 4.3.4 功率因数的提高
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上一章,已经系统地介绍了定积分的基本 理论和计算方法。在这一章中,将利用这些知 识来分析解决一些实际问题。定积分的应用很 广泛,在自然科学和生产实践中有许多实际问 题最后都归结为定积分问题。本章不仅对一些 几何物理量导出计算公式,更重要的是介绍运 用“微元法”将所求的量归结为计算某个定积 分的分析方法
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上一章,已经系统地介绍了定积分的基本 理论和计算方法。在这一章中,将利用这些知 识来分析解决一些实际问题。定积分的应用很 广泛,在自然科学和生产实践中有许多实际问 题最后都归结为定积分问题。本章不仅对一些 几何物理量导出计算公式,更重要的是介绍运 用“微元法”将所求的量归结为计算某个定积 分的分析方法
文档格式:DOC 文档大小:3.83MB 文档页数:79
糖类化合物是自然界分布广泛、数量最多的有机化合物,是食品的主要组成 成分之一,也是绿色植物光合作用的直接产物。自然界的生物物质中,糖类化合 物约占3/4,从细菌到高等动物都含有糖类化合物,植物体中含量最丰富,约占 其干重的85%~90%,其中又以纤维素最为丰富。其次是节肢动物,如昆虫、蟹 和虾外壳中的壳多糖(甲壳质) 糖类化合物的分子组成可用Cn(H2O)通式表示,统称为碳水化合物
文档格式:PDF 文档大小:1.59MB 文档页数:79
糖类化合物是自然界分布广泛、数量最多的有机化合物,是食品的主要组成 成分之一,也是绿色植物光合作用的直接产物。自然界的生物物质中,糖类化合 物约占3/4,从细菌到高等动物都含有糖类化合物,植物体中含量最丰富,约占 其干重的85%~90%,其中又以纤维素最为丰富。其次是节肢动物,如昆虫、蟹 和虾外壳中的壳多糖(甲壳质)。 糖类化合物的分子组成可用Cn(H0)通式表示,统称为碳水化合物
文档格式:PPT 文档大小:880.5KB 文档页数:27
吉林大学:《预防医学》课程电子教案(PPT课件)第九章 医学统计学基本概念和基本步骤 第二节 医学统计工作的基本步骤(2/2)、第十章 数值变量资料的统计分析 第一节 数值变量的频数分布、第二节 集中趋势指标(1/2)
文档格式:PDF 文档大小:3MB 文档页数:291
第1章 极限 第2章 函数的连续性 第3章 单变量函数的微分学 第4章 不定积分 第5章 单变量函数积分学 第6章 常微分方程初步 第7章 无穷级数
文档格式:PDF 文档大小:13.72MB 文档页数:10
在粗锡精炼过程中引入超重力场,运用超重力技术研究Sn-3% Fe(质量分数)熔体中杂质元素铁在超重力场中的定向富集和过滤分离的规律,达到提纯净化粗锡的目的.结果表明,对于超重力场G=500以10℃·min-1冷却速率凝固后的Sn-3% Fe熔体,超重力场极大强化富铁相在粗锡熔体中的沉降运动,使先析出富铁相全部富集到试样的下部区域,上部几乎找不到富铁相颗粒.下部尾锡中的铁质量分数达到4.817%,而上部精锡中的铁质量分数降低到0.036%,精锡中铁的脱除率高达98.78%.在超重力场中过滤的Sn-3% Fe熔体可实现富铁相杂质和精锡液的有效分离,当重力系数大于30时,精锡的回收率随重力系数的增大而提高.在超重力场G=100,240℃条件下,Sn-3% Fe熔体过滤1 min后,精锡液几乎全部被分离到坩埚底部,富铁相杂质被截留在过滤碳毡上部,下部精锡中找不到富铁相杂质的颗粒,精锡中铁质量分数降至0.253%,富铁渣中铁质量分数高达11.528%.精锡中铁的脱除率高达91.44%,超重力场中精锡的回收率高达82.69%
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一、环境温度的作用及其特点 温度是水环境中极其重要的因素,在生物的生命活动 中起着重要的作用。它直接或间接影响动物的生长、 发育、形态、行为、数量和分布。温度在不同的地理 位置,不同纬度,动物栖息场所的不同深度和高度以 及同一水体不同季节或一天的不同时间都有所差异
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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
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