线性评价及方法可报告范围的确定-张传宝
评价单元的划分及其原则
评价单元的划分及其原则
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评价单元的划分及其原则 1.评价单元划分的原则 评价单元就是指在危险、有害因素识别与分析的基础上,根据评价目标和评价方法的需要，将系统分成有限的、确定范围的评价单元。评价单元的正确划分直接关系到整个建设项目的安全预评价的顺利实施。 一个作为评价对象的建设项目、装置(系统），一般是由相对独立、相互联系的若干部分（子系统、单元)组成，各部分的功能、含有的物质、存在的危险因素和有害因素、危险性和危害性以及安全指标均不尽相同。以整个系统作为评价对象实施评价时，一般先按一定原则，根据评价目标和评价方法的需要,将评价对象分成若干有限、确定范围的单元分别进行评价，然后再综合为整个系统的评价。 评价单元的划分,一般将生产工艺、工艺装置、物料的特点和特征与危险、有害因素的类别、分布有机结合进行划分,还可以按评价的需要将一个评价单元再划分为若干子评价单元或更细致的单元。评价单元的划分并不要求绝对一致。 常用的评价单元划分原则和方法如下。 (1)以危险、有害因素的类别为主划分评价单元 1）对工艺方案、总体布置及自然条件、环境对系统影响等综合方面的危险、有害因素的分析和评价,可将整个系统作为一个评价单元。 2）将具有共性危险因素、有害因素的场所和装置划为一个单元。 （2）以装置和物质特征划分评价单元 1）按装置工艺功能划分。 2）接布置的相对独立性划分。 ３)按工艺条件划分评价单元。 4）按贮存、处理危险物品的潜在化学能、毒性和危险物品的数量划分评价单元。 5)根据以往事故资料,将发生事故能导致停产、波及范围大、造成巨大损失和伤害的关键设备作为一个单元;将危险性大且资金密度大的区域作为一个单元;将危险性特别大的区域、装置作为一个单元;将具有类似危险性潜能的单元合并为一个大单元。 （3）依据评价方法的有关具体规定划分。 如ICI公司的蒙德火灾、爆炸、毒性指标法需要结合物质系数以及操作过程、环境或装置采取措施前后的火灾、爆炸、毒性和整体危险性指数等划分评价单元;故障假设分析方法按问题分门别类，例如按照电气安全、消防、人员安全等问题分类划分评价单元;再如模糊
随机化算法实验(Sherwood型线性时间选择)
算法分析与设计实验报告 第八次实验 所需的平均时间为 的可能性。希望获得一个随机化算法 的每一个实例均有。
不输出数组数只输出结果比较：
附录： 完整代码（随机化算法） Sherwood.cpp //随机化算法线性时间选择输入预处理洗牌 #include"RandomNumber.h" #include
template 福州大学数学与计算机科学学院 《计算机算法设计与分析》上机实验报告（1） 图中箭头指向表示大的数值指向小的数值，所以根据图 可以看出，在x的右边，每一个包含5个元素的组中至少有3 个元素大于x，在x的左边，每一组中至少有3个元素小于x （保证x分割一边必定有元素存在）。 图中显示的中位数的中位数x的位置，每次选取x作为划 分的好处是能够保证必定有一部分在x的一边。所以算法最坏 情况的递归公式可以写成： ，使用替换法可以得出） （。 n cn T 4、算法代码： #include int a[2000]; int b[2000]; for(int i=0; i<2000; i++) { a[i]=b[i]=rand()%10000; cout< 地质灾害危险性评估的原则及范围确定 摘要:本文作者长期从事地质灾害勘查、评估、设计和治理工作,通过总结长期一线工作经验,得出地质灾害危险性评估的几条原则,并提出了确定地质灾害危险性评估原则和范围的几点方法。 关键词:地质灾害危险性评估原则范围方法 0 引言 《地质灾害防治条例》第二十一条规定:“在地质灾害易发区进行工程建设应当在可行性研究阶段进行地质灾害危险性评估,……。编制地质灾害易发区内的城市总体规划、村庄和集镇规划时,应当对规划区进行地质灾害危险性评估。” 《国土资源部关于加强地质灾害危险性评估工作的通知》(国土资发[20XX]69号)规定“地质灾害危险性评估工作分级进行。评估工作级别按建设项目的重要性和地质环境条件的复杂程度分为三级。具体分级标准和评估技术要求见《地质灾害危险性评估技术要求(试行)》。” 1 地质灾害危险性评估的原则 分级评估、备案的原则地质灾害危险性评估分级进行,根据地质环境条件复杂程度与建设项目重要性划分为三级。 一级评估应有充足的基础资料,进行充分论证,一级评估由获得国土资源行政主管部门颁发的地质灾害危险性评估甲级资质证书的单位进行,评估报告报省(自治区、直辖市)国土资源厅(局)备案;二级评估应有足够的基础资料,进行综合分析,二级评估由获得国土资源行政主管部门颁发的地质灾害危险性评估甲、乙级资质证书的单位进行,评估报告报市(地)级国土资源行政主管部门备案;三级评估应有必要的基础资料进行分析,参照一级评估要求的内容,做出概略评估,三级评估由获得国土资源行政主管部门颁发的地质灾害危险性评估甲、乙、丙级资质证书的单位进行。 分区(段)评估的原则依据评估区(段)地质环境条件差异和潜在地质灾害隐患点的分布、危险程度以及拟建工程的特点,将评估区划分为若干个危险性程度不同的区域。将不同的评估区(段)按照各种致灾地质作用的性质、规模、和承灾对象社会经济属性(承灾对象的价值,可移动性等)的基础上,从致灾体稳定性和致灾体与承灾对象遭遇的概率上分析入手将地质灾害危险性划分为大、中等、小三级,并按区(段)对场地进行适宜性评估,将评估区(段)划分为适宜性差、 算法分析与设计实验报告 第8次实验 附录：完整代码 #include const unsigned long adder=12345L; class RandomNumber{ private: //当前种子 unsigned long randSeed; public: RandomNumber (unsigned long s=0); //构造函数，默认值0表示由系统自动产生种子 unsigned short Random(unsigned long n); //产生0：n-1之间的随机整数 double fRandom(void); //产生[0，1）之间的随机实数 }; RandomNumber::RandomNumber(unsigned long s){ if(s==0) randSeed=time(0); else randSeed=s; } unsigned short RandomNumber::Random(unsigned long n){ randSeed=multiplier*randSeed+adder; return(unsigned short)((randSeed>16)%n); } double RandomNumber::fRandom(void){ return Random(maxshort)/double(maxshort); } template 环境影响评价技术导则与标准考试要求与培训内容简介 1. 考试目的 通过本科目考试，检验具有一定实践经验的环境影响评价专业技术人员对环境影响评价技术导则与标准了解、熟悉、掌握的程度和在环境影响评价及相关业务工作中应用环境影响评价技术导则，正确选择环境影响评价有关标准的能力。 2. 考试内容（2013版大纲） 2.1 环境标准体系 2.1.1 环境标准体系的构成 （1）熟悉环境标准的分类及各自的特点； （2）熟悉我国现行的环境影响评价技术导则的体系构成及其应用范围； （3）了解国家颁布的主要环境质量标准和污染物排放标准。 2.1.2 环境标准之间的关系 （1）了解国家环境标准与地方环境标准之间的关系； （2）熟悉环境功能区和环境质量标准之间的关系； （3）了解环境质量标准和污染物排放标准之间的关系； （4）了解综合性污染物排放标准与行业污染物排放标准之间的关系。 2.2 环境影响评价技术导则 2.2.1环境影响评价技术导则—总纲 （1）总则 熟悉环境影响评价工作程序；掌握环境影响评价原则；掌握资源利用合理性分析的内容；掌握环境合理性分析的内容；掌握环境影响因素识别及评价因子筛选的原则；掌握环境影响评价工作等级的划分、依据和调整原则；熟悉环境影响评价范围的确定原则；熟悉环境影响评价标准的确定原则；了解环境影响评价方法的选取要求。 （2）工程分析 掌握工程分析的基本要求；熟悉工程分析的方法；熟悉工程分析的内容。 （3）环境现状调查与评价 掌握环境现状调查与评价的基本要求；熟悉环境现状调查的主要方法；熟悉环境现状调查与评价的内容。 （4）环境影响预测与评价 熟悉环境影响预测与评价的基本要求；掌握常用的环境影响预测评价方法；熟悉环境影响预测和评价的内容。 （5）社会环境影响评价 熟悉社会环境影响评价包括的内容；了解筛选社会环境影响评价因子的要求；了解社会环境影响分析的要求。 （6）公众参与 熟悉公众参与的要求、对象和形式；了解建设项目信息公开的主要内容；熟悉公众反馈意见的出来要求。 （7）环境保护措施及其经济、技术论证 熟悉环境保护措施及其经济、社会论证的要求。 （8）环境管理与监测 了解环境管理与监测的主要内容 （9）清洁生产分析和循环经济 熟悉清洁生产分析的重点；了解循环经济分析的内容。 （10）污染物总量控制 了解建设项目主要污染物排放量控制的原则；熟悉提出污染物排放总量控制指标建议的要求。 （11）方案比较 熟悉同一建设项目多个建设方案比选的要求；熟悉方案比选的重点；了解不同比选方案及推荐方案评价的要求。 （12）环境影响评价文件编制总体要求 了解环境影响评价文件编制的总体要求。 2.2.2 环境影响评价技术导则—大气环境 （1）评价工作等级与评价范围 掌握大气环境影响评价工作等级划分方法；掌握大气环境影响评价范围的确定原则。 （2）大气污染源调查与分析 熟悉大气污染源调查与分析对象；熟悉各等级评价项目大气污染源调查的内 8.1比较排序算法的时间下界 决策树模型 比较排序的过程可以被抽象地视为决策树。一棵决策树是一棵满二叉树，表示某排序算法作用于给定输入所做的所有比较。排序算法的执行对应于遍历一条从树的根到叶节点的路径。每个内结点对应一个比较ai&aj，左子树决定着ai<=aj以后的比较，右子树决定着ai>aj以后的比较。当到达一个叶节点时，排序算法就已确定。排序算法能够正确工作的的必要条件是，n个元素的n！种排列都要作为决策树的一个叶节点出现。设决策树的高度为h，叶子数目为l，那么有2h>=l>=n!，于是有h>lgn! = Ω(nlgn)。这说明比较排序的最坏时间复杂度为Ω(nlgn)。这也说明合并排序和堆排序的复杂度已经渐进最优了。 练习： 8.1-1 在比较排序的决策树中，一个叶节点最小可能的深度是多少？ 分析：n-1。因为至少要比较n-1次。不知道有没有更加理论化的证明？ 8.1-3 证明：对于长度为n的n！种输入中的至少一半而言，不存在具有线性时间的比较排序算法。对n！的1/n部分而言又怎样？1/2n部分呢？ 分析：假设在决策树种，m个叶节点的深度为h =O(n)；那么有2h > m，于是可知h为 Ω(lgm)。将m=n!/2代入，可知这与h=O(n)相矛盾。同样，对于1/n*n!和1/2n*n!也一样。 8.1-4 现有n个元素要排序，输入序列为n/k个子序列，每个包含k个元素，每个子序列中的元素都小于后继子序列中的元素，大于前驱子序列中的元素。这样只要对个子序列中的k 各元素进行排序就可以得到对整个输入序列的排序结果，证明：这个排序问题中所需的比较 次数有一个下界Ω(nlgk)。 分析：每个k元素子序列的排列数目为k!，那么整个序列在上述条件下的排列数目为(k!)n/k。按决策树的分析方法，决策树的深度为h>lg((k!)n/k) = n/k lg (k!)>n/k lg (k/2)k/2= n/2lgk/2。因此h=Ω(nlgk)。 8.2计数排序 计数排序假设n个输入元素的每一个都是介于0到k之间的整数，此处k为某个整数。当 k=O(n)时，计数排序的运行时间为Θ(n)。 计数排序的思想就是对每一个输入元素x，确定出小于x的元素个数。有了这一信息，就可以把x直接放到最终输出数组的为位置上了。 下面是计数排序的伪码，假定输入是数组A[1...n], 存放排序结果的B[1...n]，以及提供计数临时存储的C[0...k]。 COUNTING-SORT(A,B,k) 1 for i <-- 0 to k 2 do C[i] <-- 0 3 for j <-- 1 to length[A] 4 do C[A[j]] <-- C[A[j]]+1 5 for i <-- 1 to k 【时间简“识”】 说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！ Long long ago，有多long估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。 好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列，那怎么拿来分析呢 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。 2、统计时序分析 （1）频域分析方法 原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动 发展过程： 1）早期的频域分析方法借助富里埃分析从频率的角度揭示时间序列的规律 2）后来借助了傅里叶变换，用正弦、余弦项之和来逼近某个函数 3）20世纪60年代，引入最大熵谱估计理论，进入现代谱分析阶段 特点：非常有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法复杂，结果抽象，有一定的使用局限性 （2）时域分析方法 算法分析线性时间选择复杂度分析 第二组：袁瑾(计科1304：201308010410)， 欧阳玉峰（计科1304:201308080216）， 程帆瑾（物联1302:201378010206）。 一、问题描述： 给一个线性序列，要求在一个平均时间线性的情况下进行第k小元素的选择。 二、方法一： 模仿快速排序的方法对输入序列进行递归划分，但只对划分出的子数组之一进行递归处理。 代码如下： RandomizedSelect(a, p, r, k): if p==r : return a[p] i = RandomizedPartition(a,p,r) j = i-p+1 if k<=j : return RandomizedSelect(a,p,i,k) return RandomizedSelect(a,i+1,r,k-j) 三、方法一时间复杂度： 先从上边的函数说起。其实质是模拟一个快速排序的过程。快速排序是随机选择一个轴值，然后比轴值小的排在左边，比轴值大的排在右边。上边的函数四个参数a,p,r,k。a是数组的参数，p是数组开始元素的下标，r的数组结束的下标。k是找第k小的元素。每次划分所需要的时间是O(n),此时每个元素需要和轴值进行比较一次。所以最好的情况是选完轴值一次快排后，左边刚好有k-1个元素，则此时轴值则是第k小元素。而一般情况是，轴值左边有m个元素，m 评价单元的划分及其原则 1.评价单元划分的原则 评价单元就是指在危险、有害因素识别与分析的基础上，根据评价目标和评价方法的需要，将系统分成有限的、确定范围的评价单元。评价单元的正确划分直接关系到整个建设项目的安全预评价的顺利实施。 一个作为评价对象的建设项目、装置（系统），一般是由相对独立、相互联系的若干部分（子系统、单元）组成，各部分的功能、含有的物质、存在的危险因素和有害因素、危险性和危害性以及安全指标均不尽相同。以整个系统作为评价对象实施评价时，一般先按一定原则，根据评价目标和评价方法的需要，将评价对象分成若干有限、确定范围的单元分别进行评价，然后再综合为整个系统的评价。 评价单元的划分，一般将生产工艺、工艺装置、物料的特点和特征与危险、有害因素的类别、分布有机结合进行划分，还可以按评价的需要将一个评价单元再划分为若干子评价单元或更细致的单元。评价单元的划分并不要求绝对一致。 常用的评价单元划分原则和方法如下。 （1）以危险、有害因素的类别为主划分评价单元 1）对工艺方案、总体布置及自然条件、环境对系统影响等综合方面的危险、有害因素的分析和评价，可将整个系统作为一个评价单元。 2）将具有共性危险因素、有害因素的场所和装置划为一个单元。 （2）以装置和物质特征划分评价单元 1）按装置工艺功能划分。 2）接布置的相对独立性划分。 3）按工艺条件划分评价单元。 4）按贮存、处理危险物品的潜在化学能、毒性和危险物品的数量划分评价单元。 5）根据以往事故资料，将发生事故能导致停产、波及范围大、造成巨大损失和伤害的关键设备作为一个单元；将危险性大且资金密度大的区域作为一个单元；将危险性特别大的区域、装置作为一个单元；将具有类似危险性潜能的单元合并为一个大单元。 （3）依据评价方法的有关具体规定划分。 如ICI公司的蒙德火灾、爆炸、毒性指标法需要结合物质系数以及操作过程、环境或装置采取措施前后的火灾、爆炸、毒性和整体危险性指数等划分评价单元；故障假设分析方法按问题分门别类，例如按照电气安全、消防、人员安全等问题分类划分评价单元；再如模糊 科技成果标准化评价规 范 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988） DB 青岛市服务业标准规范 DB 3702/ FW KJ 003—2017 科技成果标准化评价规范 Specification for science and technology standard assessment XXXX - XX - XX发布XXXX - XX - XX实 青岛市科技局 发布 目??次 前??言 本标准附录A为资料性附录,附录B-H为规范性附录。 本标准按照GB/T 1.1-2009给出的规则起草。 本标准由青岛市科学技术局提出并归口。 本标准起草单位：青岛市科学技术局、青岛市技术市场服务中心、青岛农业大学、青岛市标准化研究院、青岛市技术标准科学研究所。 本标准主要起草人：徐凌云、姜荣先、吴新、徐文汇、阮航、伍晓强、于晶晶、肖克峰。 科技成果标准化评价规范 1 范围 本标准规定了科技成果标准化评价的术语和定义、基本原则、评价方法和评价程序。 本标准适用于科技成果的标准化评价。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 7714 文后参考文献着录规则 GB/T 22900 科学技术研究项目评价通则 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 科技成果标准化评价 standard assessment of science and technology；SAST 《线性时间选择》讲解文档 问题： 给定线性序集中n个元素和一个整数k，1≤k≤n，要求找出这n个元素中第k小的元素 基本思想： template 合并财务报表合并范围的确定原则 控制，是指一个企业能够决定另一个企业的财务和经营政策，并能据以从另一个企业的经营活动中获取利益的权力。控制通常具有如下特征： (一)控制的主体只能是一方。即对被投资单位的财务和经营政策的提议不必要征得其他方同意，就可以形成决议并付诸实施。 (二)控制的内容主要是被控制方的财务和经营政策，这些财务和经营政策的控制一般是通过表决权来决定的。在某些情况下，也可以通过法定程序严格限制董事会、受托人或管理层对特殊目的主体经营活动的决策权，如规定除设立者或发起人外，其他人无权决定特殊目的主体经营活动的政策。 (三)控制的性质是一种权力或法定权力，也可以是通过公司章程或协议、投资者之间的协议授予的权力。 (四)控制的目的是为了获取经济利益，包括为了增加经济利益、维持经济利益、保护经济利益，或者降低所分担的损失等。 投资企业能够对被投资单位实施控制，则被投资单位为投资企业的子公司。企业集团由母公司和全部子公司构成， 母公司和子公司是相互依存的，有母公司必然存在子公司，同样，有子公司必然存在母公司。 公司级次 特征描述 说明 母公司 必须有一个或一个以上的子公司 即必须满足控制的要求，能够决定另一个或多个企业的财务和经营政策，并有据以从另一个或多个企业的经营活动中获利的权力 可以是企业，也可以是其他主体 如《公司法》规范的股份有限公司、有限责任公司等；非企业形式但形成会计主体的其他组织，如基金等 子公司 必须被母公司控制，且只能有一个母公司 被两个或多个公司共同控制的被投资单位是合营企业，而不是子公司 可以是企业，也可以是其他主体 如《公司法》规范的股份有限公司、有限责任公司等；非企业形式但形成会计主体的其他组织，如基金等 (一)母公司拥有其半数以上的表决权的被投资单位应当 EP6-A线性评价方法的临床应用 【摘要】目的探讨ep6-a线性评价方法在临床上的应用。方法选取alt，tbil，ca，glu，alb和α-hbd六个项目为例，实验数据用ep6-a指南进行线性评价。结果alt，tbil的最适多项式为一次（线性），直接判定为线性；ca的最适多项式为三次，每个稀释浓度的非线性误差小于临床可接受范围，为临床可接受线性；glu，alb的最适多项式为三次，得到缩小范围的线性；α-hbd的最适多项式为二次，得到缩小范围的可接受线性。结论ep6-a方法客观，更适用于临床，是目前较理想的线性评价方法。 【关键词】 ep6-a ；线性；评价 the clinical application of the linearity evaluation method of ep6-a guideline tang fang yin xiangyang tang linguo 【abstract】 objectiveto discuss the clinical application of ep6-a guideline of linearity evaluation. methodsbased on the experimental items ofalt，tbil，ca，glu，alb andα-hbd，the experiment data were evaluated with ep6-a guideline. resultsthe best fit curve of alt and tbil is linear, linearity is evaluated directly. and of ca it is cubic，which is the same to glu and alb,the deviation from linearity(dl) of each concentration is below the clinical acceptable error, 湖南涉外经济学院计算机科学与技术专业《算法设计与分析》课程 线性时间选择（中位数） 实验报告 班级： 学号： 姓名： 教师： 成绩： 2012年5月 【实验目的】 1 掌握线性时间选择的基本算法及其应用 2 利用线性时间选择算法找出数组的第k小的数 3 分析实验结果，总结算法的时间和空间复杂度 【系统环境】 Windows7 旗舰版平台 【实验工具】 VC++6.0英文企业版 【问题描述】 描述：随机生成一个长度为n的数组。数组为随机生成，k由用户输入。在随机生成的自然数数组元素找出这n个数的第k小的元素。 例：A[5]={3,20,50,10,21} k=3,则在数组A中第3小的元素为20 【实验原理】 原理：将所有的数（n个），以每5个划分为一组，共[n/5]组（将不足五个的那组忽略）；然后用任意一种排序算法（因为只对五个数进行排序，所以任取一种排序法就可以了，这里我选用冒泡排序），将每组中的元素排好序再分别取每组的中位数，得到[n/5]个中位数；再取这[n/5]个中位数的中位数（如果n/5是偶数，就找它的2个中位数中较大的一个）作为划 分基准，将全部的数划分为两个部分，小于基准的在左边，大于等于基准的放右边。在这种情况下，找出的基准x至少比3(n-5)/10个元素大，因为在每一组中有2个元素小于本组的中位数，中位数处于1/2*[n/5-1]，即n/5 个中位数中又有(n-5)/10个小于基准x。同理，基准x也至少比3(n-5)/10个元素小。而当n≥75时，3(n-5)/10≥n/4所以按此基准划分所得的2个子数组的长度都至少缩短1/4。 思路：如果能在线性时间内找到一个划分基准，使得按这个基准所划分出的2个子数组的长度都至少为原数组长度的ε倍(0<ε<1是某个正常数)，那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。 例如：若ε=9/10，算法递归调用所产生的子数组的长度至少缩短1/10。所以，在最坏情况下，算法所需的 计算时间T(n)满足递归式T(n)≤T(9n/10)+O(n) 。由此可得T(n)=O(n)。 方法：利用函数的相互调用和函数的递归调用实现程序的最终实现，一个主函数，三个子函数。在主函数中只是单独的调用中位数算法的select函数，然后以select为入口进行调用bubble排序函数和partition划分函数。 【源程序代码】 #include 安全评价的原则 安全评价是落实“安全第一，预防为主”安全生产方针的重要技术保障，是安全生产监督管理的重要手段。安全评价工作以国家有关安全生产的方针、政策和法律、法规、标准为依据，运用定量和定性的方法对建设项目或生产经营单位存在的危险、有害因素进行识别、分析和评价，提出预防、控制、治理对策措施，为建设单位或生产经营单位预防事故的发生，为政府主管部门进行危险、有害因素安全生产监督管理提供科学依据。 安全评价是关系到被评价项目能否符合国家规定的安全标准，能否保障劳动者安全与健康的关键性工作。由于这项工作不但技术性强，而且还有很强的政策性，因此，要做好这项工作，必须以被评价项目的具体情况为基础，以国家安全法规及有关技术标准为依据，用严肃科学的态度，认真负责的精神，全面、仔细、深入地开展和完成评价任务。在工作中必须自始至终遵循科学性、公正性、合法性和针对性原则。 1）、科学性 安全评价涉及学科范围广，影响因素复杂多变。为保证安全评价能准确地反映被评价系统的客观实际，确保结论的正确性，在开展安全评价的全过程中，必须依据科学的方法、程序，以严谨的科学态度全面、准确、客观地进行工作，提出科学的对策措施，作出科学的结论。 危险、有害因素产生危险、危害后果，需要一定条件和触发因素，要根据内在的客观规律，分析危险、有害因素的种类、程度、产生的原因及出现危险、危害的条件及其后果，才能为安全评价提供可靠的依据。 现有的安全评价方法均有其局限性。评价人员应全面、仔细、科学地分析各种评价方法的原理、特点、适用范围和使用条件，必要时，还应采用几种评价方法进行评价，进行分析综合，互为补充，互相验证，提高评价的准确性；评价时，切忌生搬硬套、主观臆断、以偏概全。 从收集资料、调查分析、筛选评价因子、测试取样、数据处理、模式计算和权重值的给定， 定量检测系统线性评价方法— EP6-A法 线性范围是分析方法的重要技术指标之一，线性范围越宽，说明该分析方法的性能越好，越适用于临床。目前评价分析方法线性范围的方法很多，如：目测法、EP6-P法、美国临床病理学家协会设备委员会（CAP-IRC）法、EP6-A法等。本文主要介绍了目前评价分析方法线性范围最好的方法即EP6-A法。 1. 仪器熟悉阶段 在线性评价实验之前，仪器应当在实验室安装并使用相当长的一段时间，以便实验者熟练掌握仪器的操作，并保证仪器经过正确的定标、实验样本经过适当的准备。如果仪器生产商为实验者提供了培训，这也可以作为本阶段的一个部分。 2. 线性评价实验 2.1 实验样本的数目 线性评价实验的样本数目依据实验目的而确定：①如果实验目的是验证某方法的线性范围，需要5～7个不同浓度水平的样本，这些样本的浓度必须覆盖厂家申明的线性范围，并且每个样本重复测量2次。②如果实验目的是建立新方法的线性范围，需要7～11个不同浓度水平的样本，这些样本的浓度必须覆盖预期的线性范围。一般情况下，新方法线性范围的建立者希望有更多浓度水平的实验样本，并且这些实验样本的浓度应该比预期的线性范围宽20%～30%，这样能确定最合适的线性范围。此外，再根据检测系统不精密度的大小，每个样本重复测量2～4次。③多元回归分析法评价线性范围时至少需要5个不同浓度水平的实验样本，并且实验样本越多，就越能准确地评价线性范围。 2.2 实验样本的配制 EP6-A文件推荐使用高值和低值浓度的样本按特定的比例精确配制成一系列不同浓度的样本，并且这些样本的浓度可以为等间距排列，也可以为不等间距排列，具体配制方法可以参考文件后的附录A。在配制过程中，实验者应优先选用移液管法配制实验样本，因为用移液管精确吸量高值、低值浓度样本配制实验样本所产生的误差比称量法、配制复溶溶液法要小。此外，实验者在吸取小体积溶液时要特别小心。 2.3 实验样本的编号 在线性评价实验前，实验样本中分析物浓度可以为未知条件，只是此时必须对每个实验样本进行编号来反映实验样本中分析物浓度的关系。如果实验样本中分析物浓度是按等间 【题目】：给定线性序集中n个元素和一个整数k，1≤k≤n，要求找出这n个元素中第k小的元素，（这里给定的线性集是无序的）【思路】：如果能在线性时间内找到一个划分基准，使得按这个基准所划分出的2个子数组的长度都至少为原数组长度的ε倍(0<ε<1是某个正常数)，那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。例如：若ε=9/10，算法递归调用所产生的子数组的长度至少缩短1/10。所以，在最坏情况下，算法所需的计算时间T(n)满足递归式 T(n)≤T(9n/10)+O(n) 。由此可得T(n)=O(n)。 #include 线性回归 1. 代价函数最小化的方法: ● (批量)梯度下降法 ● 正归方程 2. 梯度下降法 先假设一个定点,然后按照一定的步长顺着这个点的梯度进行更新迭代下去,最后可以找到一个局部最优点,使代价函数在这个局部取得最小值 量(vector) 测 价 度 注: 1.是对θi的求偏导 2.批量梯度下降的每一步都用到了所有的训练样本 3.在多维问题中,要保证这些特征值都具有相近的维度,使得梯度下降 算法更快的收敛. 特征缩放公式: 1.除以最大值 2. 3.学习率的选择: 可以绘制迭代次数和代价函数的图表来观测算法在何时趋于收敛通常可以考虑尝试些学习率:α=0.01,0.03,0.1,0.3,1,3,10 规可以一次性求出最优解 ①定义训练的参数(学习率训练次数打印步长) ②输入训练集(定义占位符X = tf.placeholder("float")Y = tf.placeholder("float")) ③随机生成w与b(初始化的方式很多种,方式不同可能会影响训练效果) ④创建线性模型(pred = tf.add(tf.multiply(X, W), b)) ⑤用均方差计算training cost(cost = tf.reduce_sum(tf.pow(pred-Y, 2))/(2*n_samples)) ⑥使用梯度下降进行优化(optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)) ⑦变量初始化与创建图 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) ⑧开始训练 Fit所有的训练数据 设定每50次的打印内容 ⑨用测试集进行测试 计算testing cost 计算training cost 与testing cost之间的差值并输出 ⑩画图 程序: import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random #产生随机数 # Parameters(参数学习率训练次数打印步长) learning_rate = 0.01 training_epochs = 1000 display_step = 50 # Training Data train_X = numpy.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167, 7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1]) train_Y= numpy.asarray([1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,2.53,1.221, 2.827, 3.465,1.65,2.904,2.42,2.94,1.3]) n_samples = train_X.shape[0] # tf Graph Input X = tf.placeholder("float") Y = tf.placeholder("float")线性时间选择算法
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