机器学习_SVM支持向量机MATLAB练习题
2020中考复习 物理经典考题训练——专题四十：简单机械
2020中考复习物理经典考题训练——专题四十：简单机械 考点一：杠杆 1.用细绳系住厚度不均匀的木板的O处，木板恰好处于静止状态，且上表面保持水平。如图所示，两玩具车同时从O点附近分别向木板的两端匀速运动，要使木板在此过程始终保持平衡，必须满足的条件是( ) A．两车的质量相等B．两车的速度大小相等 C．质量较小的车速度较大D．两车同时到达木板两端 2.如图所示，在使用相同的钩码进行“探究杠杆的平衡条件”的实验中，要使调好的杠杆重新在水平位置平衡，应在A处悬挂钩码的个数是( ) A．1个B．2个 C．3个D．6个
3.如图所示的杠杆，动力F的力臂是( ) A．OD B．OF C．OA D．OC 4.人体中的许多部位都具有杠杆的功能。如图是人用手托住物体时手臂的示意图，当人手托 5 kg的物体保持平衡时，肱二头肌收缩对桡骨所施加力的大小一定( ) A．大于5 kg B．大于49 N C．小于49 N D．等于49 N 5.如图所示的是吊车起吊货物的结构示意图，伸缩撑杆为圆弧状，工作时它对吊臂的支持力始终与吊臂垂直，使吊臂绕O点缓慢转动，从而将货物提起。下列说法正确的是( )
A．吊臂是一个省力杠杆，但要费距离 B．吊臂是一个费力杠杆，但可以省功 C．匀速顶起吊臂的过程中，伸缩撑杆支持力的力臂变小 D．匀速顶起吊臂的过程中，伸缩撑杆支持力渐渐变小 6..如图所示的工具中，在使用时属于费力杠杆的是( ) 7.如图是使用简单机械匀速提升同一物体的四种方式(不计机械重和摩擦)，其中所需动力最小的是( )
8.小明在水平地面上推如图所示的一只圆柱形油桶，油桶高40 cm，底部直径为30 cm，装满油后总重2 000 N。下列说法中正确的是( ) A．要使底部C稍稍离开地面，他至少应对油桶施加600 N的力 B．他用水平力虽没推动油桶，但他用了力，所以他对油桶做了功 C．他用水平力没推动油桶，是因为推力小于摩擦力 D．油桶匀速运动时，地面对油桶的支持力和油桶对地面的压力是平衡力 9花匠手握如图所示的修枝剪刀把手的末端，便可以轻松地剪断树枝。这时修枝剪刀属于________杠杆，它的支点在________点。使用时，若在轴上加润滑油，则可以提高杠杆的____________。
支持向量机的matlab代码
支持向量机的matlab代码 Matlab中关于evalin帮助： EVALIN(WS,'expression') evaluates 'expression' in the context of the workspace WS. WS can be 'caller' or 'base'. It is similar to EVAL except that you can control which workspace the expression is evaluated in. [X,Y,Z,...] = EVALIN(WS,'expression') returns output arguments from the expression. EVALIN(WS,'try','catch') tries to evaluate the 'try' expression and if that fails it evaluates the 'catch' expression (in the current workspace). 可知evalin('base', 'algo')是对工作空间base中的algo求值（返回其值）。 如果是7.0以上版本 >>edit svmtrain >>edit svmclassify >>edit svmpredict function [svm_struct, svIndex] = svmtrain(training, groupnames, varargin) %SVMTRAIN trains a support vector machine classifier % % SVMStruct = SVMTRAIN(TRAINING,GROUP) trains a support vector machine % classifier using data TRAINING taken from two groups given by GROUP. % SVMStruct contains information about the trained classifier that is % used by SVMCLASSIFY for classification. GROUP is a column vector of % values of the same length as TRAINING that defines two groups. Each % element of GROUP specifies the group the corresponding row of TRAINING % belongs to. GROUP can be a numeric vector, a string array, or a cell % array of strings. SVMTRAIN treats NaNs or empty strings in GROUP as % missing values and ignores the corresponding rows of TRAINING. % % SVMTRAIN(...,'KERNEL_FUNCTION',KFUN) allows you to specify the kernel % function KFUN used to map the training data into kernel space. The % default kernel function is the dot product. KFUN can be one of the % following strings or a function handle: % % 'linear' Linear kernel or dot product % 'quadratic' Quadratic kernel % 'polynomial' Polynomial kernel (default order 3) % 'rbf' Gaussian Radial Basis Function kernel % 'mlp' Multilayer Perceptron kernel (default scale 1) % function A kernel function specified using @,
陆振波SVM的MATLAB代码解释
%构造训练样本 n = 50; randn('state',6); x1 = randn(2,n); %2行N列矩阵 y1 = ones(1,n); %1*N个1 x2 = 5+randn(2,n); %2*N矩阵 y2 = -ones(1,n); %1*N个-1 figure; plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.'); %x1(1,:)为x1的第一行，x1(2,:)为x1的第二行 axis([-3 8 -3 8]); title('C-SVC') hold on; X = [x1,x2]; %训练样本d*n矩阵，n为样本个数，d为特征向量个数 Y = [y1,y2]; %训练目标1*n矩阵，n为样本个数，值为+1或-1 %训练支持向量机 function svm = svmTrain(svmType,X,Y,ker,p1,p2) options = optimset; % Options是用来控制算法的选项参数的向量 https://www.360docs.net/doc/0716907297.html,rgeScale = 'off'; options.Display = 'off'; switch svmType case'svc_c', C = p1; n = length(Y); H = (Y'*Y).*kernel(ker,X,X); f = -ones(n,1); %f为1*n个-1,f相当于Quadprog函数中的c A = []; b = []; Aeq = Y; %相当于Quadprog函数中的A1,b1 beq = 0; lb = zeros(n,1); %相当于Quadprog函数中的LB，UB ub = C*ones(n,1); a0 = zeros(n,1); % a0是解的初始近似值 [a,fval,eXitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,a0,options); %a是输出变量，它是问题的解 % Fval是目标函数在解a 处的值 % Exitflag>0,则程序收敛于解x Exitflag=0,则函数的计算达到了最大次数 Exitflag<0,则问题无可行解，或程序运行失败 % Output 输出程序运行的某些信息
最新经典简单机械-功和机械能讲义-中考专题复习-有答案
教学内容 简单机械 【基础知识】 1、定义：在力的作用下绕着固定点转动的硬棒叫杠杆。 说明：①杠杆可直可曲，形状任意。 ②有些情况下，可将杠杆实际转一下，来帮助确定支点。如：鱼杆、铁锹。 2、五要素——组成杠杆示意图。 ①支点：杠杆绕着转动的点。用字母O 表示。 ②动力：使杠杆转动的力。用字母F1表示。 ③阻力：阻碍杠杆转动的力。用字母F2表示。 说明动力、阻力都是杠杆的受力，所以作用点在杠杆上。 动力、阻力的方向不一定相反，但它们使杠杆的转动的方向相反 ④动力臂：从支点到动力作用线的距离。用字母l1表示。 ⑤阻力臂：从支点到阻力作用线的距离。用字母l2表示。 画力臂方法：一找支点、二画线、三连距离、四标签 ⑴找支点O；⑵画力的作用线（虚线）；⑶画力臂（虚线，过支点垂直力的作用线作垂线）；⑷标力臂（大括号）。 3、研究杠杆的平衡条件： ①杠杆平衡是指：杠杆静止或匀速转动。 ②实验前：应调节杠杆两端的螺母，使杠杆在水平位置平衡。这样做的目的是：可以
方便的从杠杆上量出力臂。 ③结论：杠杆的平衡条件（或杠杆原理）是： 动力×动力臂＝阻力×阻力臂。写成公式F1l1=F2l2也可写成：F1 / F2=l2 / l1 解题指导：分析解决有关杠杆平衡条件问题，必须要画出杠杆示意图；弄清受力与方向和力臂大小；然后根据具体的情况具体分析，确定如何使用平衡条件解决有关问题。（如：杠杆转动时施加的动力如何变化，沿什么方向施力最小等。） 解决杠杆平衡时动力最小问题：此类问题中阻力×阻力臂为一定值，要使动力最小，必须使动力臂最大，要使动力臂最大需要做到①在杠杆上找一点，使这点到支点的距离最远；②动力方向应该是过该点且和该连线垂直的方向。 4、应用： 说明：应根据实际来选择杠杆，当需要较大的力才能解决问题时，应选择省力杠杆，当为了使用方便，省距离时，应选费力杠杆。 五、滑轮 1、定滑轮：
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
支持向量机非线性回归通用MA TLAB源码 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GreenSim团队推荐您使用。 function [Alpha1,Alpha2,Alpha,Flag,B]=SVMNR(X,Y,Epsilon,C,TKF,Para1,Para2) %% % SVMNR.m % Support Vector Machine for Nonlinear Regression % All rights reserved %% % 支持向量机非线性回归通用程序 % GreenSim团队原创作品，转载请注明 % GreenSim团队长期从事算法设计、代写程序等业务 % 欢迎访问GreenSim——算法仿真团队→https://www.360docs.net/doc/0716907297.html,/greensim % 程序功能： % 使用支持向量机进行非线性回归，得到非线性函数y=f(x1,x2,…,xn)的支持向量解析式，% 求解二次规划时调用了优化工具箱的quadprog函数。本函数在程序入口处对数据进行了% [-1,1]的归一化处理，所以计算得到的回归解析式的系数是针对归一化数据的，仿真测 % 试需使用与本函数配套的Regression函数。 % 主要参考文献: % 朱国强,刘士荣等.支持向量机及其在函数逼近中的应用.华东理工大学学报 % 输入参数列表 % X 输入样本原始数据，n×l的矩阵，n为变量个数，l为样本个数 % Y 输出样本原始数据，1×l的矩阵，l为样本个数 % Epsilon ε不敏感损失函数的参数，Epsilon越大，支持向量越少 % C 惩罚系数，C过大或过小，泛化能力变差 % TKF Type of Kernel Function 核函数类型 % TKF=1 线性核函数，注意：使用线性核函数，将进行支持向量机的线性回归 % TKF=2 多项式核函数 % TKF=3 径向基核函数 % TKF=4 指数核函数 % TKF=5 Sigmoid核函数 % TKF=任意其它值，自定义核函数 % Para1 核函数中的第一个参数 % Para2 核函数中的第二个参数 % 注：关于核函数参数的定义请见Regression.m和SVMNR.m内部的定义 % 输出参数列表 % Alpha1 α系数 % Alpha2 α*系数 % Alpha 支持向量的加权系数（α－α*）向量
简单机械考点+例题-全面解析
简单机械考点+例题-全面解析 一、简单机械选择题 1．工人师傅用如图所示的滑轮组，将重为800N 的重物缓慢匀速竖直提升3m ，人对绳的拉力F 为500N ，不计绳重和滑轮转轴处的摩擦，则（ ） A ．绳子自由端移动的距离为9m B ．动滑轮的重力为200N C ．人通过滑轮组做的有用功为1500J D ．滑轮组的机械效率为53.3% 【答案】B 【解析】 试题分析：由图可知，滑轮组中由2段绳子承担物体和动滑轮的总重，即n=2，物体匀速竖直提升3m ，则绳子自由端移动的距离为：s=nh=2×3m=6m ，故A 错误． 此过程中，所做有用功为：W 有=Gh=800N×3m=2400J ，故C 错误． 所做总功为：W 总=Fs=500N×6m=3000J ； 额外功为：W 额=W 总-W 有=3000J-2400J=600J ，不计绳重和滑轮转轴处的摩擦，则额外功为克服动滑轮重力做的功，即W 额=G 动h ，动滑轮的重力G 动=W 额/h=600J/3m=200N ，故B 正确为答案． 滑轮组的机械效率 故D 错误． 考点：滑轮组的机械效率 有用功 额外功 2．如图，小明分别用甲、乙两滑轮把同一沙桶从1楼地面缓慢地提到2楼地面，用甲滑轮所做的功为W 1，机械效率为1η；用乙滑轮所做的总功率为W 2，机械效率为2η，若不计绳重与摩擦，则（ ）
A ．W 1＜W 2，η1＞η2 B. W 1=W 2，η1＜η2 C ．W 1＞W 2 , 1η＜2η D ．W 1=W 2 , 1η=2η 【答案】A 【解析】因为用甲、乙两滑轮把同一桶沙从一楼地面提到二楼地面，所以两种情况的有用功相同；根据η ＝ W W 有总 可知：当有用功一定时，利用机械时做的额外功越少，则总功越 少，机械效率越高。而乙滑轮是动滑轮,所以利用乙滑轮做的额外功多,则总功越多,机械效率越低。即W 1
四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示
四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示四种支持向量机用于函数拟合与模式识 别的Matlab示 四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序(转)2010-08-08 10:02使用要点: 应研学论坛人工智能与模式识别版主magic_217之约，写一个关于针对初学者的四种支持向量机工具箱的详细使用说明。同时也不断有网友向我反映看不懂我的源代码，以及询问如何将该工具箱应用到实际数据分析等问题，其中有相当一部分网友并不了解模式识别的基本概念，就急于使用这个工具箱。本文从模式识别的基本概念谈起，过渡到神经网络模式识别，逐步引入到这四种支持向量机工具箱的使用。 本文适合没有模式识别基础，而又急于上手的初学者。作者水平有限，欢迎同行批评指正～ 模式识别基本概念 [1] 模式识别的方法有很多，常用有:贝叶斯决策、神经网络、支持向量机等等。特别说明的是，本文所谈及的模式识别是指"有老师分类"，即事先知道训练样本所属的类别，然后设计分类器，再用该分类器对测试样本进行识别，比较测试样本的实际所属类别与分类器输出的类别，进而统计正确识别率。正确识别率是反映分类器性能的主要指标。 分类器的设计虽然是模式识别重要一环，但是样本的特征提取才是模式识别最关键的环节。试想如果特征矢量不能有效地描述原样本，那么即使分类设计得再好也无法实现正确分类。工程中我们所遇到的样本一般是一维矢量，如:语音信号，或者是二维矩阵，如:图片等。特征提取就是将一维矢量或二维矩阵转化成一个维
数比较低的特征矢量，该特征矢量用于分类器的输入。关于特征提取，在各专业领域中也是一个重要的研究方向，如语音信号的谐振峰特征提取，图片的PCA特征提取等等。 [2]神经网络模式识别 神经网络模式识别的基本原理是，神经网络可以任意逼近一个多维输入输出函数。以三类分类:I、II、III为例，神经网络输入是样本的特征矢量，三类样本的神经网络输出可以是[1;0;0]、[0;1;0]、[0;0;1]，也可以是[1;-1;-1]、[-1;1;-1]、[-1;-1;1]。将所有样本中一部分用来训练网络，另外一部分用于测试输出。通常情况下，正确分类的第I类样本的测试输出并不是[1;0;0]或是[1;-1;-1]，而是如[0.1;0;-0.2]的输出。也是就说，认为输出矢量中最大的一个分量是1，其它分量是0或是-1就可以了。 [3]支持向量机的多类分类 支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的。我想绝大部分网友仅着重于理解二类分类问题上了，我当初也是这样，认识事物都有一个过程。二类分类的基本原理固然重要，我在这里也不再赘述，很多文章和书籍都有提及。我觉得对于工具箱的使用而言，理解如何实现从二类分类到多类分类的过渡才是最核心的内容。下面我仅以1-a-r算法为例，解释如何由二类分类器构造多类分类器。 二类支持向量机分类器的输出为[1,-1]，当面对多类情况时，就需要把多类分类器分解成多个二类分类器。在第一种工具箱LS_SVMlab中，文件 Classification_LS_SVMlab.m中实现了三类分类。训练与测试样本分别为n1、 n2，它们是3 x15的矩阵，即特征矢量是三维，训练与测试样本数目均是15;由于是三类分类，所以训练与测试目标x1、x2的每一分量可以是1、2或是3，分别对应三类，如下所示: n1=[rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
MATLAB-智能算法30个案例分析-终极版(带目录)
MATLAB 智能算法30个案例分析（终极版） 1 基于遗传算法的TSP算法（王辉） 2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰） 3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉） 4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉） 5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐） 6 遗传算法工具箱详解及应用（胡斐） 7 多种群遗传算法的函数优化算法（王辉） 8 基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉） 9 多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐） 10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰） 11 基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰） 12 基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰） 13 基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰） 14 基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰） 15 基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰） 16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰） 17 粒子群算法工具箱（史峰） 18 基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉） 19 基于模拟退火算法的TSP算法（王辉） 20 基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉） 21 基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）
22 蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊） 23 基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰） 24 基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰） 25 有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊） 26 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊） 27 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊） 28 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊） 29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊） 30 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊） 智能算法是我们在学习中经常遇到的算法，主要包括遗传算法，免疫算法，粒子群算法，神经网络等，智能算法对于很多人来说，既爱又恨，爱是因为熟练的掌握几种智能算法，能够很方便的解决我们的论坛问题，恨是因为智能算法感觉比较“玄乎”，很难理解，更难用它来解决问题。 因此，我们组织了王辉，史峰，郁磊，胡斐四名高手共同写作MATLAB智能算法，该书包含了遗传算法，免疫算法，粒子群算法，鱼群算法，多目标pareto算法，模拟退火算法，蚁群算法，神经网络，SVM等，本书最大的特点在于以案例为导向，每个案例针对一
Matlab-SVM整理
SVM整理 1各种svm程序包 1.1 matlab高级版本中自带的svm函数 我现在使用的matlab版本为matlab 7.6.0(R2008a)这个版本中已经自带svm算法，分别为生物信息工具箱（bioinformatics toolbox）中svmclassify函数和svmtrain函数，为上下级关系。 SVMStruct=svmtrain(Training,Group)%svmtrain的输入为样本点training和样本的分类情况group，输出为一个分类器svmstruct. 核函数，核参数，和计算方法等都是可选的，如SVMStruct = svmtrain(…, ‘Kernel_Function’, Kernel_FunctionValue, …) 但是切记切记一定要成对出现。 然后，将分类器和testing sample带入svmclassify中，可以得到分类结果和准确度。 举个例子 svmStruct=svmtrain(data(train,:),groups(train),’Kernel_Function’,'rbf’,'Kernel_FunctionValue’,’5′,’showplot’,true); %用了核宽为5的径向基核，且要求作图 %这里我觉得原作者的写法有误，应该是svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),... 'Kernel_Function','rbf','RBF_Sigma',5,'showplot',true); classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:),’showplot’,true); %要求输出检测样本点的分类结果，且画图表示。 tip 1: 有归一化scale功能，可以通过调参数实现 tip 2: 计算方法可选qp,smo,ls tip 3: 有个关于soft margin的盒子条件，我不太明白是干嘛的，谁懂得话，就给我讲讲哈 tip 4: 画出来的图很难看 to sum up: 挺好的 1.2较早使用的工具箱SVM and Kernel Methods Matlab Toolbox 2005年法国人写的，最近的更新为20/02/2008 下载的地址为http://asi.insa-rouen.fr/enseignants/~arakotom/toolbox/index.html 这是我最早开始用的一个工具箱，我很喜欢，到现在还是，对于svm的初学者是个很好的toolbox. 有详细的说明和很多的demo和例子， 包含现今几乎所有的有关svm的成熟算法和数据预处理方法（pca及小波等）。 最最重要的是有回归！！！ 且函数简单，容易改动延伸。
最新初二物理简单机械_经典试题
一、选择题（每小题2分，共30分） 1．以下工具：①钢丝钳；②镊子；③扳手；④扫帚；⑤钓鱼竿；⑥瓶盖起子，在正常使用情况下属于省力杠杆的是（） A、①③⑥ B、②④⑤ C、①④⑤ D、②③⑥ 3．关于浮力，下列说法中正确的是（） A、浮力的大小等于物体的重力 B、浮力的大小等于物体排开液体的重力 C、浮力的大小等于容器中液体受到的重力 D、浮力的大小等于同体积的液体的重力4．关于平衡力，下列说法正确的是（） A、物体在平衡力的作用下一定保持静止状态 B、作用在物体上的两个力的三要素完全相同，这两个力一定是平衡力 C、物体受到重力和拉力的作用，这两个力方向相反，它们一定是平衡力 D、运动物体在平衡力的作用下一定保持匀速直线运动状态 5．用剪刀剪叠得较厚的纸片时，用剪刀的尖部不易剪断，而用中部就容易些，这是因为（） A、增大了动力 B、减小了阻力 C、减小了阻力臂 D、增大了动力臂6．在家庭的浴室中，为了防止地面沾水使人打滑跌倒，下列采取的措施错误的是（） A、浴室地面上应铺上带有凸凹花纹的地砖 B、人沐浴时穿的拖鞋鞋底带有凸凹花纹 C、脚底下放一条毛巾 D、穿上平底的塑料拖鞋 7．关于滑轮，下列说法错误的是（） A、使用定滑轮不省力，但是能改变动力的方向 B、使用动滑轮能省一半力，还能改变动力的方向 C、定滑轮实质是个等臂杠杆 D、动滑轮实质是个动力臂为阻力臂两倍的杠杆8．如图所示的杠杆，O为支点，B点挂一重物G， 在A点分别施力F1、F2、F3，使杠杆平衡，这三个 力中最小的是（） A、F1 B、F2 C、F3 D、无法确定 9．用下图所示的装置匀速提升重物G，若摩擦和动滑轮重均不计，那么需要的拉力F 最大的是 （）A、甲B、乙C、丙 D、丁 3 甲乙 丙丁
支持向量机matlab实现源代码知识讲解
支持向量机m a t l a b 实现源代码
edit svmtrain >>edit svmclassify >>edit svmpredict function [svm_struct, svIndex] = svmtrain(training, groupnames, varargin) %SVMTRAIN trains a support vector machine classifier % % SVMStruct = SVMTRAIN(TRAINING,GROUP) trains a support vector machine % classifier using data TRAINING taken from two groups given by GROUP. % SVMStruct contains information about the trained classifier that is % used by SVMCLASSIFY for classification. GROUP is a column vector of % values of the same length as TRAINING that defines two groups. Each % element of GROUP specifies the group the corresponding row of TRAINING % belongs to. GROUP can be a numeric vector, a string array, or a cell % array of strings. SVMTRAIN treats NaNs or empty strings in GROUP as % missing values and ignores the corresponding rows of TRAINING. % % SVMTRAIN(...,'KERNEL_FUNCTION',KFUN) allows you to specify the kernel % function KFUN used to map the training data into kernel space. The % default kernel function is the dot product. KFUN can be one of the % following strings or a function handle: % % 'linear' Linear kernel or dot product % 'quadratic' Quadratic kernel % 'polynomial' Polynomial kernel (default order 3) % 'rbf' Gaussian Radial Basis Function kernel % 'mlp' Multilayer Perceptron kernel (default scale 1) % function A kernel function specified using @, % for example @KFUN, or an anonymous function % % A kernel function must be of the form % % function K = KFUN(U, V) % % The returned value, K, is a matrix of size M-by-N, where U and V have M % and N rows respectively. If KFUN is parameterized, you can use % anonymous functions to capture the problem-dependent parameters. For % example, suppose that your kernel function is % % function k = kfun(u,v,p1,p2) % k = tanh(p1*(u*v')+p2); % % You can set values for p1 and p2 and then use an anonymous function: % @(u,v) kfun(u,v,p1,p2).
简单机械专题(含答案)经典
简单机械专题(含答案)经典 一、简单机械选择题 1．如图，O为拉杆式旅行箱的轮轴，OA为拉杆．现在拉杆端点A处施加一竖直向上的力F，使箱体从图示位置绕O点缓慢逆时针转至接近竖直位置．则力F的大小 A．一直变大B．始终不变 C．一直变小D．先变小后变大 【答案】B 【解析】 【详解】 由题意可知，箱体的重力不变，也就是杠杆的阻力大小不变，动力F竖直向上，重力G竖直向下，这两个力的方向始终平行，根三角形的相似性可知，动力臂与阻力阻的比值是不变的，根据杠杆的平衡条件可知动力与阻力的比值也是不变的，由于阻力不变，所以动力F的大小是始终不变的，故应选B． 2．如图所示，利用动滑轮提升一个重为G的物块，不计绳重和摩擦，其机械效率为60%．要使此动滑轮的机械效率达到90%，则需要提升重力为G的物块的个数为（） A．3 个B．4 个C．5 个D．6 个 【答案】D 【解析】 【详解】 不计绳重和摩擦，，，要使，则． 3．物体做匀速直线运动，拉力F=60N，不计滑轮间的摩擦和动滑轮的自重，则物体受到的摩擦力是 A．60 N B．120 N C．20 N D．180 N
【答案】D 【解析】 【分析】 分析滑轮组的动滑轮绕绳子的段数，不计滑轮间的摩擦和动滑轮的自重，根据得到物体受到的摩擦力。 【详解】 从图中得到动滑轮上的绳子段数为3，不计滑轮间的摩擦和动滑轮的自重，物体受到的摩擦力：f=3F=3×60N=180N。 故选D。 【点睛】 本题考查滑轮组的特点，解决本题的关键要明确缠绕在动滑轮上的绳子的段数。 4．如图所示，动滑轮重为1 N，拉力F为5 N，则重物G和弹簧秤读数为 A．G为4 N，弹簧秤读数为5 N B．G为9 N，弹簧秤读数为10 N C．G为10 N，弹簧秤读数为5 N D．G为9 N，弹簧秤读数为5 N 【答案】D 【解析】 此时弹簧秤与拉力F共同承担重物和滑轮的重力，因拉力F为5N，所以弹簧秤读数也为 5N；，所以G=9N，故选项D正确； 故选D． 5．如图为工人用力撬起石头的情景，小亮在图中画出了四个作用于硬棒上的力，其中能正确表示工人左手施力且最省力的是（） A．F1B．F2C．F3D．F4 【答案】C 【解析】
matlab四种支持向量机工具箱
matlab四种支持向量机工具箱 [b]使用要点:[/b] 应研学论坛<<人工智能与模式识别>>版主magic_217之约，写一个关于针对初学者的<<四种支持向量机工具箱>>的详细使用说明。同时也不断有网友向我反映看不懂我的源代码，以及询问如何将该工具箱应用到实际数据分析等问题，其中有相当一部分网友并不了解模式识别的基本概念，就急于使用这个工具箱。本文从模式识别的基本概念谈起，过渡到神经网络模式识别，逐步引入到这四种支持向量机工具箱的使用。 本文适合没有模式识别基础，而又急于上手的初学者。作者水平有限，欢迎同行批评指正！ [1]模式识别基本概念 模式识别的方法有很多，常用有：贝叶斯决策、神经网络、支持向量机等等。特别说明的是，本文所谈及的模式识别是指“有老师分类”，即事先知道训练样本所属的类别，然后设计分类器，再用该分类器对测试样本进行识别，比较测试样本的实际所属类别与分类器输出的类别，进而统计正确识别率。正确识别率是反映分类器性能的主要指标。 分类器的设计虽然是模式识别重要一环，但是样本的特征提取才是模式识别最关键的环节。试想如果特征矢量不能有效地描述原样本，那么即使分类设计得再好也无法实现正确分类。工程中我们所遇到的样本一般是一维矢量，如：语音信号，或者是二维矩阵，如：图片等。特征提取就是将一维矢量或二维矩阵转化成一个维数比较低的特征矢量，该特征矢量用于分类器的输入。关于特征提取，在各专业领域中也是一个重要的研究方向，如语音信号的谐振峰特征提取，图片的PCA特征提取等等。 [2]神经网络模式识别 神经网络模式识别的基本原理是，神经网络可以任意逼近一个多维输入输出函数。以三类分类：I、II、III为例，神经网络输入是样本的特征矢量，三类样本的神经网络输出可以是[1;0;0]、[0;1;0]、[0;0;1]，也可以是[1;-1;-1]、[-1;1;-1]、[-1;-1;1]。将所有样本中一部分用来训练网络，另外一部分用于测试输出。通常情况下，正确分类的第I类样本的测试输出并不是[1;0;0]或是[1;-1;-1]，而是如 [0.1;0;-0.2]的输出。也是就说，认为输出矢量中最大的一个分量是1，其它分量是0或是-1就可以了。 [3]支持向量机的多类分类 支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的。我想绝大部分网友仅着重于理解二类分类问题上了，我当初也是这样，认识事物都有一个过程。二类分类的基本原理固然重要，我在这里也不再赘述，很多文章和书籍都有提及。我觉得对于工具箱的使用而言，理解如何实现从二类分类到多类分类的过渡才是最核心的内容。下面我仅以1-a-r算法为例，解释如何由二类分类器构造多类分类器。二类支持向量机分类器的输出为[1,-1]，当面对多类情况时，就需要把多类分类器分解成多个二类分类器。在第一种工具箱LS_SVMlab中，文件Classification_LS_SVMlab.m中实现了三类分类。训练与测试样本分别为n1、n2，它们是3 x 15的矩阵，即特征矢量是三维，训练与测试样本数目均是15；由于是三类分类，所以训练与测试目标x1、x2的每一分量可以是1、2或是3，
最新简单机械练习题经典
最新简单机械练习题经典 一、简单机械选择题 1．如图所示，滑轮组的每个滑轮质量相同，用它们将重为G1、G2的货物提高相同的高度（不计绳重和摩擦），下列说法正确的是 A．用同一个滑轮组提起不同的重物，机械效率不变 B．若G1＝G2，则甲的机械效率大于乙的机械效率 C．若G1＝G2，则拉力F1与F2所做的总功相等 D．若G1＝G2，则甲、乙滑轮组所做的额外功相等 【答案】B 【解析】 【分析】 （1）同一滑轮组提起重物不同时，所做的额外功相同，有用功不同，根据机械效率为有用功和总功的比值判断滑轮组机械效率是否变化； （2）滑轮组所做的总功为克服物体的重力和动滑轮重力所做的功，根据W＝Gh比较两者所做总功之间的关系； （3）滑轮组所做的有用功为克服物体重力所做的功，根据W＝Gh比较两者的大小，再根据机械效率为有用功和总功的比值比较两者机械效率之间的关系； （4）根据W＝Gh比较有用功的大小． 【详解】 A．用同一个滑轮组提起不同的重物时，额外功不变，但有用功不同，有用功和总功的比值不同，则滑轮组的机械效率不同，故A错误； BC．若G1=G2，且货物被提升的高度相同，根据W有=G物h可知，两滑轮组所做的有用功相等； 不计绳重和摩擦，拉力所做的总功为克服物体重力和动滑轮重力所做的功，因甲滑轮组只有1个动滑轮（即动滑轮重更小），所以由W总=（G物+G动）h可知，甲滑轮组做的总功 小于乙滑轮组做的总功，由 W W η=有 总 可知，甲滑轮组的机械效率高，故B正确，C错误； D．两物体被提升的高度相同，动滑轮的重力不同，根据W=G动h可知，甲、乙滑轮组所做的额外功不相等，故D错误． 故选B．
简单机械经典例题(word)
简单机械经典例题（word） 一、简单机械选择题 1．如图所示,用滑轮组提升重物时,重200N的物体在5s内匀速上升了1m.已知拉绳子的力F为120N,如果不计绳重及摩擦,则提升重物的过程中 A．绳子自由端被拉下3m B．拉力F做的功为200J C．滑轮组的机械效率是83.3% D．拉力F的功率是40W 【答案】C 【解析】 【详解】 A、物重由两段绳子承担，因此，当物体提升1m时，绳子的自由端应被拉下2m，故A错误； B、拉力为120N，绳子的自由端应被拉下2m，则拉力做功为： ，故B错误； C、滑轮组的机械效率，故C正确； D、拉力F的功率，故D错误． 故选C． 【点睛】 涉及机械效率的问题时，关键是要清楚总功、有用功、额外功都在哪，特别要清楚额外功是对谁做的功，弄清楚这些功后，求效率和功率就显得简单了。 2．在生产和生活中经常使用各种机械，使用机械时 A．功率越大，做功越快 B．做功越多，机械效率越高 C．做功越快，机械效率越高 D．可以省力、省距离，也可以省功 【答案】A 【解析】 【分析】 （1）功率是表示做功快慢的物理量，即功率越大，做功越快； （2）机械效率是表示有用功所占总功的百分比；即效率越高，有用功所占的比例就越大；（3）功率和效率是无必然联系的；
（4）使用任何机械都不省功． 【详解】 A．功率是表示做功快慢的物理量，故做功越快功率一定越大，故A正确； B．机械效率是表示有用功所占总功的百分比，故做功多，而不知道是额外功还是有用功，所以无法判断机械效率，故B错误； C．由于功率和效率没有直接关系，所以功越快，机械效率不一定越高，故C错误；D．使用任何机械都不省功，故D错误． 故选A． 3．用一个定滑轮和一个动滑轮组成的滑轮组把重150N的物体匀速提升1m，不计摩擦和绳重时，滑轮组的机械效率为60%．则下列选项错误的是（） A．有用功一定是150J B．总功一定是250J C．动滑轮重一定是100N D．拉力大小一定是125N 【答案】D 【解析】 【分析】 知道物体重和物体上升的高度，利用W=Gh求对物体做的有用功； 又知道滑轮组的机械效率，利用效率公式求总功，求出了有用功和总功可求额外功，不计绳重和摩擦，额外功W额=G轮h，据此求动滑轮重； 不计摩擦和绳重，根据F=1 n （G物+G轮）求拉力大小． 【详解】 对左图滑轮组，承担物重的绳子股数n=3，对物体做的有用功：W有=Gh=150N×1m=150J， 由η=W W 有 总 ，得：W总= W 有= 150 60% J =250J，因此，W额=W总-W有=250J-150J=100J；因为不 计绳重和摩擦，W额=G轮h，所以动滑轮重：G轮=W h 额= 100 1 J m =100N，拉力F的大小： F=1 3 （G物+G轮）= 1 3 （150N+100N）= 250 3 N；对右图滑轮组，承担物重的绳子股数 n=2，对物体做的有用功：W有=Gh=150N×1m=150J，由η=W W 有 总 ，得：W总
Matlab8个例子
1、囧 function happynewyear axis off; set(gcf,'menubar','none','toolbar','none'); for k=1:20 h=text(rand,rand,... ['\fontsize{',num2str(unifrnd(20,50)),'}\fontname {隶书} 新年快乐'],... 'color',rand(1,3),'Rotation',360 * rand); pause(0.5) End 2、小猫进洞 function t=cat_in_holl(n) t=zeros(1,n); for k=1:n c=unifdnd(3,1); while c~=1 if c==2 t(k)=t(k)+4; else t(k)=t(k)+6; end c=unifdnd(3,1); end t(k)=t(k)+2; End
3、 Slow function example2_3_6s tic;A=unidrnd(100,10,7); B=zeros(10,3); for m=1:10 a=A(m,:); b=[4,6,8]; for ii=1:3 dd=a(a==b(ii)); if isempty(dd)==0 b(ii)=0; end end B(m,:)=b; toc end A,B Fast function example2_3_6fast2 clear A = unidrnd(100,1000000,7); B = repmat([4,6,8],1000000,1); tic;C = [any(AA == 4,2) any(AA == 6,2) any(AA == 8,2)]; B(C) = 0; Toc 4、随机行走法 function [mx,minf]=randwalk(f,x,lamda,epsilon,N) %随机行走法求函数的极小值。输入f为所求函数的句柄， %x为初始值。lamda为步长。epsilon为控制lamda的减小的阈值，即lamda 减小到epsilon时 %迭代停止。