 特征选择  从D个原始特征中，选择其中的d个特征。保持了原有特征的物理含义  特征变换  对D个原始特征进行一定的数学变换，得到d组新特征，往往不具有原始特征对应的物理含义

初识羽毛球机器人 羽毛球机器人结构 羽毛球机器人嵌入式系统设计 羽毛球机器人运动控制系统设计 羽毛球机器人传感器系统设计 羽毛球机器人视觉系统软件 机器人操作系统 机器人导航与路径规划 羽毛球机器人定位与视觉系统设计

 聚类分析的概念 一、聚类分析的基本思想 ★相似的归为一类。 ★模式相似性的度量。 ★无监督分类算法。 二、特征量的类型 ★物理量----(重量、长度、速度) ★次序量----(等级、技能、学识) ★名义量----(性别、状态、种类)  模式相似性测度  类的定义与类间距离  聚类的算法

模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

贝叶斯决策理论 统计模式识别的主要方法之一 采用贝叶斯决策理论分类的前提： 目标（事物）的观察值是随机的，服从一定的概率分布。 即：模式不是一个确定向量，而是一个随机向量

 Introduction-Why we need state estimation in power system  Problem Formulation  Case Study  Advanced topics:  Hybrid Power System State Estimation (with SCADA and PMU)  Placement of Meters  Power System Sensor Network

 Introduction  Mathematical model  Generator model  Load model  Prime mover model  Governor model  Tie-line model  Automatic Generation Control (AGC:自动发电控制)

1. 基本光波导单元结构 ① 定向耦合器（含模式演变的定向耦合器） ② 对称与非对称Y分支 ③ 多模干涉耦合器（MMI） ④ 马赫-曾德尔干涉仪（MZI） ⑤ 微环谐振器 2. 光波导器件实例 ① 最简单的光波导--应力感应的光波导 ② 一个简单的可变光衰减器 ③ 变废为宝--较有创意的光波导传感器 ④ 三位垂直耦合光开关 ⑤ 经典与最新文献分享报告

1. 光纤简介 2. 光纤基本结构与基本参数 3. 子午光纤与偏射光线 4. 阶跃光纤的严格电磁理论-混合模式 5. 阶跃光纤的近似分析-线偏振模式 6. 几个例子

• 一、研究区简介 • 二、实验数据采集及预处理 • 三、反演物理模型 • 四、物理模型 • 五、实验步骤 • 六、实验结果 • 七、结果分析 • 八、存在的问题 • 九、主要参考文献