cohesive markers
Cohesive Markers
*Use these with extreme caution! Is it really obvious or just obvious to you? Source: White, R. & McGovern, D. (1994) Writing. Hemel Hempstead: Prentice Hall
一个简单的Matlab_GUI编程实例
Matlab GUI编程教程（适用于初学者） 1．首先我们新建一个GUI文件：如下图所示； 选择Blank GUI(Default) 2．进入GUI开发环境以后添加两个编辑文本框，6个静态文本框，和一个按钮，布置如下
图所示； 布置好各控件以后，我们就可以来为这些控件编写程序来实现两数相加的功能了。3．我们先为数据1文本框添加代码； 点击上图所示红色方框，选择edit1_Callback，光标便立刻移到下面这段代码的位置。 1. 2. 3.function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) 4.% hObject handle to edit1 (see GCBO) 5.% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
6.% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 7.% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text 8.% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double 复制代码 然后在上面这段代码的下面插入如下代码： 1. 2.%以字符串的形式来存储数据文本框1的内容. 如果字符串不是数字，则现实空白内容input = str2num(get(hObject,'String')); %检查输入是否为空. 如果为空,则默认显示为0if (isempty(input)) set(hObject,'String','0')endguidata(hObject, handles); 复制代码 这段代码使得输入被严格限制，我们不能试图输入一个非数字。 4．为edit2_Callback添加同样一段代码 5 现在我们为计算按钮添加代码来实现把数据1和数据2相加的目的。 用3中同样的方法在m文件中找到pushbutton1_Callback代码段 如下； 1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) 2.% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) 3.% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB 4.% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) 复制代码
极大似然参数辨识方法
2 极大似然参数辨识方法 极大似然参数估计方法是以观测值的出现概率为最大作为准则的，这是一种很普遍的参数估计方法，在系统辨识中有着广泛的应用。 2.1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关，假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,，则可得分布密度)(1θV f ，)(2θV f ，…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ，估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此，定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = （2.1.1） 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘，似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值，}{k V 的出现概率为最大。因此，极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了便于求∧ θ，对式（2.1.1）等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 ∑== n i i V f L 1)(ln ln θ （2.1.2） 由于对数函数是单调递增函数，当L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。求式（2.1.2）对θ的偏导数，令偏导数为0，可得 0ln =??θL （2.1.3） 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2.2 系统参数的极大似然估计 设系统的差分方程为 )()()()()(1 1 k k u z b k y z a ξ+=-- （2.2.1） 式中 111()1...n n a z a z a z ---=+++ 1101()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量，故（2.2.1）可写成 )()()()()()(1 11k z c k u z b k y z a ε---+= （2.2.2） 式中 )()()(1 k k z c ξε=- （2.2.3） n n z c z c z c ---+++= 1 11 1)( （2.2.4） )(k ε是均值为0的高斯分布白噪声序列。多项式)(1-z a ，)(1-z b 和)(1-z c 中的系数n n c c b b a a ,,,,,10,1和序列)}({k ε的均方差σ都是未知参数。 设待估参数
极大似然辨识及其MTLAB实现
极大似然辨识及其MATLAB 实现 摘 要：极大似然参数估计方法是以观测值的出现概率为最大作为准则的，这是一种很普遍的参数估计方法，在系统辨识中有着广泛的应用。本文主要探讨了极大似然参数估计方法以及动态模型参数的极大似然辨识并且对其进行了MATLAB 实现。 关键词：极大似然辨识 MATLAB 仿真 迭代计算 1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关，假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,，则可得分布密度)(1θV f ，)(2θV f ，…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ，估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此，定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = （1.1） 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘，似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值，} {k V 的出现概率为最大。因此，极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了 便于求∧ θ，对式（1.1）等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 ∑== n i i V f L 1 )(ln ln θ （1.2） 由于对数函数是单调递增函数，当L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。求式（1.2）对θ的偏导数，令偏导数为0，可得 ln =??θ L （1.3） 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2 系统参数的极大似然估计 设系统的差分方程为 )()()()()(1 1k k u z b k y z a ξ+=-- （2.1） 式中 1 1 1()1...n n a z a z a z ---=+++ 11 01()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量，故（2.1）可写成 )()()()()()(1 11k z c k u z b k y z a ε---+= （2.2） 式中 )()()(1 k k z c ξε=- （2.3）
神经网络一个简单实例
OpenCV的ml模块实现了人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）最典型的多层感知器（multi-layer perceptrons, MLP）模型。由于ml模型实现的算法都继承自统一的CvStatModel基类，其训练和预测的接口都是train(),predict()，非常简单。 下面来看神经网络CvANN_MLP 的使用~ 定义神经网络及参数： [cpp]view plain copy 1.//Setup the BPNetwork 2. CvANN_MLP bp; 3.// Set up BPNetwork's parameters 4. CvANN_MLP_TrainParams params; 5. params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::BACKPROP; 6. params.bp_dw_scale=0.1; 7. params.bp_moment_scale=0.1; 8.//params.train_method=CvANN_MLP_TrainParams::RPROP; 9.//params.rp_dw0 = 0.1; 10.//params.rp_dw_plus = 1.2; 11.//params.rp_dw_minus = 0.5; 12.//params.rp_dw_min = FLT_EPSILON; 13.//params.rp_dw_max = 50.; 可以直接定义CvANN_MLP神经网络，并设置其参数。BACKPROP表示使用 back-propagation的训练方法，RPROP即最简单的propagation训练方法。 使用BACKPROP有两个相关参数：bp_dw_scale即bp_moment_scale： 使用PRPOP有四个相关参数：rp_dw0, rp_dw_plus, rp_dw_minus, rp_dw_min, rp_dw_max：
用极大似然法进行参数估计
北京工商大学 《系统辨识》课程上机实验报告（2014年秋季学期） 专业名称：控制工程 上机题目：极大似然法进行参数估计专业班级： 2015年1 月
一 实验目的 通过实验掌握极大似然法在系统参数辨识中的原理和应用。 二 实验原理 1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关，假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,，则可得分布密度)(1θV f ，)(2θV f ，…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ，估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此，定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = （1.1） 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘，似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值，}{k V 的出现概率为最大。因此，极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了便于求∧ θ，对式（1.1）等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 ∑== n i i V f L 1 )(ln ln θ （1.2） 由于对数函数是单调递增函数，当L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。求式（1.2）对 θ的偏导数，令偏导数为0，可得 0ln =??θL （1.3） 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2 系统参数的极大似然估计 Newton-Raphson 法实际上就是一种递推算法，可以用于在线辨识。不过它是一种依每L 次观测数据递推一次的算法，现在我们讨论的是每观测一次数据就递推计算一次参数估计值得算法。本质上说，它只是一种近似的极大似然法。 设系统的差分方程为
二十个简短的儿童睡前小故事学习资料
二十个简短的儿童睡 前小故事
二十个简短的儿童睡前小故事 一、小猪变干净了 有一只小猪，它长着，圆圆的头、大大的耳朵、翘翘的鼻子、胖乎乎的身子。它喜欢在垃圾堆里找吃的，吃饱了，就在泥坑里滚来滚去它身上全是泥浆。它想：“哼!我就不洗澡!” 一天，小猪想去找朋友，它走着走着看到了一只小白兔。小白兔长的样子：耳朵长长的，尾巴短短的，眼睛红红的，白白的身子。小猪看着小白兔很可爱，就想和它交朋友。小猪着急的说：“小兔小兔我想和你交朋友。”小兔一看这么脏就说：“小猪呀，你太脏了，你洗了澡，我就和你玩。”小猪不想洗澡，只好伤心的走掉了。 它走着走着看见了小白鹅，小白鹅长的样子：头上戴着红红的帽子，白白的身子。小猪看见了，就想和它交朋友，小猪它说：“小白鹅小白鹅我想和你交朋友。”小白鹅看了看小猪的身子说：“你太脏了你洗完澡我就和你玩。” 小猪看了看自己的身子很脏它很像交朋友，小白鹅说：“走我带你去洗澡。”小白鹅带小猪来到了池塘。把水扑腾扑腾扑在了小猪的身上，小猪终于变干净了。小白鹅和小兔都跟它玩了! 二、河马大叔开店
翻斗乐开张了，河马大叔站在翻斗乐门前迎接客人。小兔一蹦一跳地跑来了。河马大叔笑眯眯地说：“欢迎小兔，请进，请进。”小乌龟一步一步地爬过来。河马大叔笑眯眯地说：“欢迎小乌龟，请进，请进。”袋鼠、刺猬、松鼠、小狗、猫也来了。河马大叔笑眯眯地说：“欢迎你们，请进，请进。”小动物们玩得真高兴。天下起了大雨，小动物们回不了家了。这可怎么办呢? 袋鼠妈妈跑来了。孩子们，快过来，我送你们回家。河马大叔把小动物们送到了门口。小动物们说：“谢谢河马大叔，河马大叔再见。”说完，他们一个接一个地跳进袋鼠妈妈的口袋里。袋鼠妈妈把小兔、乌龟、刺猬、松鼠、小狗、小猫送回了家。袋鼠呢?留在妈妈的口袋里睡着了。 三、蚂蚁和西瓜 在一个炎热的夏天，有四只小蚂蚁发现了一半西瓜，西瓜的瓜瓤红红的，瓜籽黑黑的，西瓜皮绿绿的，看起来很新鲜。蚂蚁们又热又渴，他们高兴得都跳了起来。 他们爬上去吃了起来，有一只蚂蚁他太渴了，就像钻地机一样钻到西瓜里“啊呜，啊呜”地吃了起来，还有一只蚂蚁站起来说：“真好吃，我们把它搬回家吃吧!”大家连连点头。 他们推啊推啊，推不动，一只蚂蚁只好跨着大步跑回去叫大家一块儿来推西瓜，大家都来推西瓜了，但是还是搬不动。小蚂蚁们又拿来一根长长的树枝，想把西瓜撬起来，但是树枝都被压扁了，西瓜还在地上纹丝不动。
等参单元
5．等参单元 本章包括以下内容： 5.1等参单元的基本概念 5.2四边形八节点等参单元 5.3等参单元的单元分析 5.4六面体等参单元 5.1等参单元的基本概念 在进行有限元分析时，单元离散化会带来计算误差，主要采用两种方法来降低单元离散 化产生的误差：1）提高单元划分的密度，被称为h 方法（h-method ）；2）提高单元位移函数多项式的阶次，被称为p 方法（p-method ）。 在平面问题的有限单元中，我们可以选择四结点的矩形单元，如图5-1所示，该矩形单元在x 及y 方向的边长分别为2a 和2b 。 图5-1 四结点矩形单元 同第三章的方法类似，将单元的位移模式选为， xy a y a x a a u 4321+++= xy a y a x a a v 8765+++= （5-1） 可得到， p p m m j j i i u N u N u N u N u +++= p p m m j j i i v N v N v N v N v +++= （5-2） 形态函数为， )1)(1(41b y a x N i --= )1)(1(41b y a x N j - + =
)1)(1(41b y a x N m ++= )1)(1(4 1b y a x N p + - = （5-3） 上述单元位移模式满足位移模式选择的基本要求： 1）反映了单元的刚体位移和常应变， 2）单元在公共边界上位移连续。 在矩形单元的边界上，坐标x 和y 的其中一个取常量，因此在边界上位移是线性分布的，由两个结点上的位移确定。 与三结点三角形单元相比，四结点矩形单元的位移模式是坐标的二次函数，能够提高计 算精度，但也有显著的缺点，两种单元的比较如下。 表5-1 三结点三角形单元与四结点矩形单元比较 如果任意形状的四边形四结点单元采用矩形单元的位移模式，则在公共边界上不满足位移连续性条件。为了既能得到较高的计算精度，又能适应复杂的边界形状，可以采用坐标变换。 图5-2任意四结点四边形单元 图5-3四结点正方形单元 在图5-2所示的任意四边形单元上，用等分四条边的两族直线分割四边形，以两族直线 的中心为原点，建立局部坐标系),(ηξ，沿ξ及η增大的方向作为ξ轴和η轴，并令四条边上的ξ及η值分别为1±。为了求出位移模式，以及局部坐标与整体坐标之间的变换式，在局部坐标系中定义一个四结点正方形单元，如图5-3所示。 参照矩形单元，四结点正方形单元的位移模式为， 44332211u N u N u N u N u +++= 44332211v N v N v N v N v +++= （5-4）
质量体系五大工具七大手法定义及其详细解读
质量体系五大工具 APQP（Advanced Product Quality Planning）即产品质量先期策划,是一种结构化的方法，用来确定和制定确保某产品使顾客满意所需的步骤。产品质量策划的目标是促进与所涉及的每一个人的联系，以确保所要求的步骤按时完成。有效的产品质量策划依赖于公司高层管理者对努力达到使顾客满意这一宗旨的承诺。 产品质量策划有如下的益处： ◆ 引导资源，使顾客满意； ◆ 促进对所需更改的早期识别； ◆ 避免晚期更改； ◆ 以最低的成本及时提供优质产品。 SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制，主要是指应用统计分析技术对生产过程进行适时监控，科学区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定从而达到提高和控制质量的目的。 SPC非常适用于重复性的生产过程，它能够帮助组织对过程作出可靠的评估，确定过程的统计控制界限判断过程是否失控和过程是否有能力；为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况，以防止废品的产生，减少对常规检验的依赖性，定时以观察以及系统的测量方法替代大量检测和验证工作。 ⊙SPC实施意义 可以使企业： ◆ 降低成本 ◆ 降低不良率，减少返工和浪费 ◆ 提高劳动生产率 ◆ 提供核心竞争力 ◆ 赢得广泛客户 ⊙实施SPC两个阶段 分析阶段：运用控制图、直方图、过程能力分析等使过程处于统计稳态,使过程能力足够。 监控阶段：运用控制图等监控过程 ⊙SPC的产生:
工业革命以后，随着生产力的进一步发展，大规模生产的形成，如何控制大批量产品质量成为一个突出问题，单纯依靠事后检验的质量控制方法已不能适应当时经济发展的要求，必须改进质量管理方式。于是，英、美等国开始着手研究用统计方法代替事后检验的质量控制方法。 1924年，美国的休哈特博士提出将3Sigma原理运用于生产过程当中，并发表了著名的“控制图法”，对过程变量进行控制，为统计质量管理奠定了理论和方法基础。 ⊙SPC的作用: 1、确保制程持续稳定、可预测。 2、提高产品质量、生产能力、降低成本。 3、为制程分析提供依据。 4、区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南。 FMEA(Potential Failure Mode and Effects Analysis)即潜在的失效模式及后果分析,是在产品/过程/服务等的策划设计阶段,对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。 ⊙FMEA种类： 按其应用领域常见FMEA有设计FMEA（DFMEA）和过程FMEA（PFMEA），其它还有系统FMEA，应用FMEA，采购FMEA，服务FMEA。 MSA：Measurement System Analysis的简称 MSA测量系统分析，它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，并确定测量系统误差的主要成份。 PPAP:生产件批准程序(Production part approval process) ⊙PPAP生产件提交保证书：主要有生产件尺寸检验报告,外观检验报告,功能检验报告, 材料检验报告;外加一些零件控制方法和供应商控制方法； ⊙主要是制造型企业要求供应商在提交产品时做PPAP文件及首件，只有当PPAP文件全部合格后才能提交；当工程变更后还须提交报告。 PPAP是对生产件的控制程序，也是对质量的一种管理方法。
一个简单的需求分析例子
校园小卖部 1 引言 1.1 编写目的 编写校园小卖部需求分析报告的目的是为了需求提供者和开发方明确对所建信息管理系统索道到的功能和目标。通过双方不断的讨论和交互，最终形成具有建设目标的书面条款。经双方确认后，将作为开发设计的基本依据和需求方面的软件验收标准，同时，通过该需求分析的报告，开发方可以更加进一步了解客户的需求，从而严格按照流程及时、准确地完成网站的开发，以满足客户的需求。 同时，该文档也作为概要设计及后续设计的基础。 1.2 背景 随着时代的发展，科技的进步，自然界出现了一种新的物种——窝居动物。现在的大学校园中，越来越多的学生喜欢宅在宿舍里，连吃饭都懒的下楼，再有，宿舍楼门晚上都是关的，他们夜里饿了渴了只能忍着。面对这种情况，本网站应运而生，系统包含了商品展示、在线订单、售后保障等功能。 2系统概述 2.1 项目目标 从总体上考虑，系统因该实现下列功能： 用户管理 2.1.1用户管理 2.1.1.1 用户注册 主执行者：系统管理员，学生、店主 功能描述：添加学生以及信息填充 基本功能： 1.学生注册账号，填写个人信息（学生编号、姓名、宿舍号、联系电话等）
2．管理员点击添加学生按钮，输入学生编号、姓名、宿舍号、联系电话等。 扩展：1.及时检查学生各项信息是否为空，是否符合格式 2.即时显示学生名是否存在 2.1.1.2用户登录 主执行者：系统管理员，学生 功能描述：管理员和学生进行登录 基本功能：1.管理员，学生输入账号密码，点击登录，验证通过，进入系统。系统进入对应的角色页面。 扩展：1.验证学生名，密码不正确时，提示学生哪部分出错 2.学生输入完账号，按Tab键可以跳到密码输入框 2.1.1.3用户删除 主执行者：系统管理员，学生 功能描述：删除学生 基本功能： 1.学生点击注销账号 2.管理员选中要删除的账号，点击删除按钮进行删除，提示学生是否删除，点击确认，删除成功 2.1.1.4用户修改 主执行者：系统管理员，学生 功能描述：修改学生资料，重置密码 基本功能：1.学生进入个人信息显示页面修改个人信息 2.管理员选中要修改的账号，点击修改，进入页面修改学生资料，或者重置学生密码 2.1.1.5购买记录 主执行者：系统管理员，学生 功能描述：记录历史购买记录 基本功能：1.学生可以在个人信息页面中看见自己的购买记录 2.管理员管理购买记录 2.1.1.6留言 主要执行者：顾客 功能描述：顾客对商家进行留言
用极大似然法进行参数估计
北京工商大学 《系统辨识》课程 上机实验报告 （2014年秋季学期） 专业名称：控制工程 上机题目：极大似然法进行参数估计 专业班级： 2015年1月 实验目的 通过实验掌握极大似然法在系统参数辨识中的原理和应用。
二实验原理 1极大似然原理 设有离散随机过程{V k }与未知参数二有关，假定已知概率分布密度 fMR 。如果我们 得到n 个独立的观测值 V 1 ,V 2,…，V n ，则可得分布密度 , f (V 20)，…,f(V n 0)。 要求根据这些观测值来估计未知参数 二，估计的准则是观测值 {{V k } }的出现概率为最大。 为此，定义一个似然函数 LMM, f(Vn" 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘， 似然函数L 是日的函数。如果L 达到极大值，{V k } 的出现概率为最大。 因此，极大似然法的实质就是求出使 L 达到极大值的二的估值二。为了 便于求d ,对式(1.1 )等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 n 解上式可得二的极大似然估计"ML O 2系统参数的极大似然估计 Newton-Raphson 法实际上就是一种递推算法，可以用于在线辨识。不过它是一种依每 L 次观测数据 递推一次的算法，现在我们讨论的是每观测一次数据就递推计算一次参数估计值 得算法。本质上说，它只是一种近似的极大似然法。 设系统的差分方程为 a(z') y(k) =b(z°)u(k) + ：(k) (2.1 ) 式中 a(z') =1 a 1z^ …a n z 」 b(z')二 b ° …dz" 因为(k)是相关随机向量，故(2.1 )可写成 a(z')y(k) =b(zju(k) +c(z')g(k) (2.2 ) 式中 c(z') ；(k)二(k) (2.3 ) c(z\ =1 C|Z ，亠 亠 (2.4 ) ；(k)是均值为 0的高斯分布白噪声序列。多项式 a(z=) , b(z*)和c(z^)中的系数 a i,..,a,b o ,…b n,G,…C n 和序列｛^(k)｝的均方差o ■ ln L =瓦 ln f (V i 日) 由于对数函数是单调递增函数，当 对二的偏导数，令偏导数为 0，可得 ：： ln L cO i 4 L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。求式 (1.2 ) 1.2 ) =0 (1.3 )
极大似然参数辨识方法
极大似然参数辨识方法-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
2 极大似然参数辨识方法 极大似然参数估计方法是以观测值的出现概率为最大作为准则的，这是一种很普遍的参数估计方法，在系统辨识中有着广泛的应用。 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关，假定已知概率分布密度 )(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,，则可得分布密度 )(1θV f ，)(2θV f ，…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ，估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此，定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = （2.1.1） 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘，似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值，}{k V 的出现概率为最大。因此，极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧θ。为了便于求∧ θ，对式（2.1.1）等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 ∑==n i i V f L 1)(ln ln θ （2.1.2） 由于对数函数是单调递增函数，当L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。求式（2.1.2）对θ的偏导数，令偏导数为0，可得 0ln =??θL （2.1.3） 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 系统参数的极大似然估计 设系统的差分方程为 )()()()()(11k k u z b k y z a ξ+=-- （2.2.1） 式中 111()1...n n a z a z a z ---=+++ 1101()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量，故（2.2.1）可写成 )()()()()()(111k z c k u z b k y z a ε---+= （2.2.2） 式中 )()()(1k k z c ξε=- （2.2.3） n n z c z c z c ---+++= 1111)( （2.2.4）
如何求解参数的矩估与极大似然估计
如何求解参数的矩估与极大似然估计 一、矩估计 若统计量Ｔ作为总体参数θ（或g(θ )）的估计时，Ｔ就称为θ（或g(θ )）的估计量。 定义 6.1矩估计量 设n X X X ,,,21 是总体Ｘ的样本，Ｘ的分布函数),,:(1k x F θθ 依赖于参数k θθ,,1 ，假定X 的r 阶矩为),,,(1k r r EX θθα = ,,,1k r =（或r 阶中心矩）相应的样本矩记为),,,(1n r X X A 如下的k 个议程 k r a X X A k r n r ,,1),,,(),,(11 ==θθ （6.1） 的解，称为未知参数k θθ,,:1 的矩估计。 二、最（极）大似然估计 设总体Ｘ的密度函数θθ),,(x f 是参数或参数向量，n X X X ,,,21 是该总体的样本，对给定的一组观测值n x x x ,,,21 ，其联合密度是θ的函数，又称似然函数，记为： ∏=∈==n k k n x f x x L L 11),,(),,,()(Θθθθθ 其中Θ为参数集，若存在,),,(??1Θθθ∈=n x x 使Θθθθ∈≥),()?(L L 就称 ),,(?1n x x θ是θ的最大似然估计值，而),,(?1n X X θ是θ的最大似然估计量。 注：１）对给定的观测值，)(θL 是θ的函数，最大似然估计的原理是选择使观测值 n x x x ,,,21 出现的“概率”达到最大的θ?作为θ的估计。 ２）最大似然估计具有不变性，即若θ ?是θ的最大似然估计，则)(θg 的最大似然估计为)?(θ g 。但是，矩估计不具有不变性，例如假定θ是X 的矩估计，一般情形下，2θ的矩估计不是2 X 。 1. 设总体ξ服从指数分布，其概率密度函数为?????<≤=-0 01)(1 x x e x f x θ θ ，（θ>0） 试求参数θ的矩估计和极大似然估计.
一个简单的故事
只愿幸福常住 ——读《一个简单的故事》后感 犹太作家S.Y.阿格农（1888—1970）曾在1966年荣获诺贝尔文学奖, 他是公认的以色列最杰出的现代希伯来语小说家。 《一个简单的故事》是阿格农创作巅峰时期的代表作之一。因为上海译文出版社推出了这一套“以色列当代文学译丛”，中国的读者们就能够更好得接触这个古老而虔诚的民族感性的一面了。 而这个其实并没有那么“简单”的故事，大致讲的是在20世纪初波兰南部一个小镇上，孤女布露姆寄居在一个富裕的亲戚家中并与这家的独子相爱的故事，而这场爱情其实注定是一场悲剧。有情人难成眷属，生命却依旧无情无欲地延续…… 爱情，尤其是悲剧的爱情，是小说作家们最为钟情的主题之一。也许这是一种人类从情感上对缺憾的悲悯本能，这种情感永远存在，只要人类一日存在。所以，作家想表达的更像是一种人类意义的东西而不是仅仅是个人的感觉或是信仰。而是一种可以给所有人，不只是某个民族的人共鸣的表现力。 阿格农在这本小说里大量使用了白描，使得故事的画面感强烈却简洁有力。 小说作为一种相对有较强阅读性的文体，需要一些可以吸引读者的因素。语言的张力会是这其中一项比较重要的因素。初看《一个简单的故事》，会觉得它没有法国浪漫主义在描绘情绪上的细腻和感染力。这大概和国家的背景环境文化传统有关，阿格农在处理情感的时候更加收敛和冷静，即使是在塑造像海示尔这样的一个略有些神经质的角色也是。但是这种冷静的笔触中隐含着一些并不情绪化的情绪，一些仿佛不经意的落笔，已经包含了某种情节上或是主题上的暗示。下面是有些例子： 比如，开头在表现布露姆开始寄人篱下而产生的不安感时使用了一个梦境，“梦见自己坐在马车上，沿着一条街回家去。在大街上招摇过市，这使她很窘迫……”这个梦里提到了车夫，“她张开双臂等着车夫过来把马匹制服”这里，她似乎对车夫有所期待，但是“他没有这样做”。而布露姆的解决方式也似乎隐藏了某种性格上的悲剧的暗示，“用双手把面孔遮起来，不看这情景。”1也许可以这样理解，悲剧的产生不仅仅是因为身份或是一些其他环境的因素，它可能是就由两人的性格缺陷开始的。这样的缺陷增加了人物的真实性，西方化的小说重视这些——真实的情绪。因为他们的社会中个人的角色强度要比东方大。 不过因为这是一本犹太小说，所以，我们也可以看到很多社团化的特征，相对复杂的人际关系，和很多类似“家族”的字眼。像“向任何有教养的瑟巴茨人一样，海示尔也为他的家族而自豪。”2在和蜜娜的失败的婚姻生活中，海示尔的母亲特西尔以及其他的亲属也充当了重要的角色，而不像一些美国甚至西欧的小说一样几乎很少提到“亲属”，他们更多围绕 1《一个简单的故事》上海译文出版社2004年第一版，第3页；
用极大似然法进行参数估计
北京工商大学 《系统建模与辨识》课程 上机实验报告 （2016年秋季学期） 专业名称：控制工程 上机题目：用极大似然法进行参数估计专业班级：计研3班 学生姓名：王瑶吴超 学号：10011316259 10011316260 指导教师：刘翠玲 2017 年 1 月
一 实验目的 通过实验掌握极大似然法在系统参数辨识中的原理和应用。 二 实验原理 1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关，假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,，则可得分布密度)(1θV f ，)(2θV f ，…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ，估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此，定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = （1.1） 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘，似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值，}{k V 的出现概率为最大。因此，极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了便于求∧ θ，对式（1.1）等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 ∑==n i i V f L 1 )(ln ln θ （1.2） 由于对数函数是单调递增函数，当L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。求式（1.2） 对θ的偏导数，令偏导数为0，可得 0ln =??θL （1.3） 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2 系统参数的极大似然估计 Newton-Raphson 法实际上就是一种递推算法，可以用于在线辨识。不过它是一种依每L 次观测数据递推一次的算法，现在我们讨论的是每观测一次数据就递推计算一次参数估计值得算法。本质上说，它只是一种近似的极大似然法。 设系统的差分方程为 )()()()()(1 1 k k u z b k y z a ξ+=-- （2.1） 式中 111()1...n n a z a z a z ---=+++ 1101()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量，故（2.1）可写成 )()()()()()(1 1 1 k z c k u z b k y z a ε---+= （2.2）
有限元三角形等参单元
北方工业大学 高等有限元课程总结 姓名:韩双鹏学号: 2011303310105 专业班级:结构研-11 系(部、院):建筑工程学院 2012 年5 月25 日
高等有限元学习总结——六节点三角形等参数单元 1 概述 从弹性力学基本方程到有限元原理再到最新进展，经过本课程的学习，比较系统的掌握了有限元相关内容，更学习到了一种方法、一些生活中的哲理。首先从大方向掌握所学内容，避免迷失在局部造成一叶遮目不见泰山之悲剧，比如弹性力学原理从大方向说就是三类方程，以及其在各类问题中的应用；其次了解了科研的相关过程及创新之处，从已知的东西到无知的领域，正如老师所说，能成功地把某一领域的东西搬到相关领域，这就是一大创造，比如有限元中将梁弯曲的理论研究厚板弯曲问题，由有限元标准单元到等参元的研究等；再有，我们生活中的常识、学习中的某些东西值得我们细细品味，也许这就是平时所说的小事反应大道理，老师的理论：“很多想法都是错误的”“很好想到的方法也许很难走通”“有缺陷的东西才更体现出美”“平衡的理论，吃点亏也许是福”等等，受益匪浅。不再一一赘述，本文将取其中的一个知识点，总结六节点三角形等参单元的相关内容。 我们知道，无论三节点或者六节点三角形单元还是四节点或者八节点矩形单元，它们形状简单、规则但计算精度低，且对于复杂边界的适应性差，难以很好的拟合曲边边界，解决这一问题的通用方法是细分边界，以直代曲，利用更多的简单单元去拟合边界复杂的区域。但这样处理仍存在折线代替曲线所带来的误差，且这种误差不能通过提高单元位移函数的精度来补偿。那么能否构造出单元形状任意、边界适应性好、计算精度高的曲边单元，以便在给定的精度下用较少数目的单元去解决实际问题？这就是有限元中一类重要的单元——等参数单元。本文将总结等参数单元的基本概念，并以六节点三角形单元为例讲述等参元实现过程中的三种变换，以及该等参元的收敛性等问题。 2 等参数单元及实现过程 2.1 等参数单元概念 由于实际问题的复杂性，通常需要使用一些形状不规整和形状复杂的单元来离散边界形状复杂的原问题。如下图所示（a）中为常见的几何形状不规整的实际单元，称为实际单元，也称为参数单元。（b）中为对应的形状规整的单元，称为标准单元。对于形状复杂的实际单元的单元分析，若仍采用前面介绍的方法进行，则在单元位移函数的建立和单元刚度矩阵计算方面会遇到许多困难。由此可考虑利用前面介绍过的形状规整的标准单元的单元分析来研究实际单元，几何形状的不同可认为是坐标变换的结果。
一个简单而完整的UDS例子
一个简单而完整的UDS 例子 gearboy 标准方程形式： φφφψρφS x x t j j =??? ? ????Γ -??+?? (默认i u ρψ=) (详细见UDF 帮助) 假定需要求解方程为 2=??? ? ?? ??-??+??j j x x t φφφ 当∞→t ，即如果计算达到稳定时， 2=??? ? ?? ??-?? j j x x φφ，此方程解析解为c y x ++=φ，其中c 为常数（假定其为0），可由边界条件确定。因此，当解稳定时，y x +→φ，等值线为一系列45度的斜直线。 将此方程与标准方程对比发现： *注：源项和扩散率为常数，可以不用定义宏，但为了说明问题，仍采用宏来定义。
假定如图所示的计算域，其中正方形边长为10，原点在正方形中心，四边均为wall。 将如下源码，写入一个UDF文件，例如MyFistUDF.c，与cas文件放在同一目录。#include "udf.h" DEFINE_UDS_UNSTEADY(MyUnsteady,c,t,i,apu,su) { real physical_dt, vol, phi_old; physical_dt = RP_Get_Real("physical-time-step"); vol = C_VOLUME(c,t); *apu = -vol / physical_dt; /*implicit part*/ phi_old = C_STORAGE_R(c,t,SV_UDSI_M1(i)); *su = vol*phi_old/physical_dt; /*explicit part*/ } DEFINE_UDS_FLUX(MyFlux,f,t,i) { real NV_VEC(unit_vec), NV_VEC(A); //声明矢量变量 F_AREA(A, f, t); NV_DS(unit_vec, =, 1, 1, 1, *, 1); //单位矢量赋值 return NV_DOT(unit_vec, A); //矢量点积 } DEFINE_DIFFUSIVITY(MyDiff,c,t,i) { return 1.0; } DEFINE_SOURCE(MySource,c,t,dS,eqn) { dS[eqn]=0; return 2.0; }
五大工具基本知识
五大工具基本知识 1. 出处和用途：系产品开发和设计以及期间产品质量控制的技术和工具，由美国三大汽车公司（福特、通用、克莱斯勒）联合丁1995年为统一对供方管理而提出的指南，专用丁汽车生产件和维修件组织，初供与QS900O（94版）配套，现供与ISO/TS16949 配套，使用此工具和技术能规范开发和设计模式，开拓设计者思路，始终贯彻防错、 杜绝浪费、降低成本的宗旨、充分发挥开发人员的聪明才智，使按顾客要求一次成功，使顾客满意。 2. 工具名称：（一）产品质量先期策划和控制计划（APQP&CP）;（二）生产件批准程序（PPAP）;（三）潜在的失效模式和后果分析（FMEA ）;（四）统计过程控制（SPC）;（五）测量系统分析（MSA ）。 3. 最新版本：目前使用的版本是APQP第二版（2008-11）; PPAP第四版（2006-6）; FMEA 第四版（ 2008-7）; SPC第二版（ 2005-7）; MSA 第三版（ 2002-3）。 4内容介绍： 一.APQP（产品质量先期策划） 产品质量策划进度图 时间■计划与项目* |广品设计和开发*北程设计和开发* J品和过程确认」.早期生产确定（试生产） 产品实现所需的时间 1）含义：APQP&C是产品质量先期策划和控制计划（Advanced Product Quality Planning and Control plan ）英文名的缩写。 2）适用范围： △产品质量先期策划是汽车生产件组织制订产品实现计划时一般选用的程式化 方法； △凡按ISO/TS16949的要求建立质量管理体系的组织，在进行产品质量先期策划时，必须按本方法来进行策划。（顾客有特殊要求者除外）。 3）使用本方法进行产品质量策划带来的好处： △用本方法为某产品开发确定和建立的步骤，因领导的重视和鼓励、各部门组成 的团队目标一致，能充分发挥设计人员的业务水平，必将瀛得顾客的满意； △减少了质量策划的复杂性和因人而异的弊病； △能提早发现所需的更改，避免晚期更改； △能以最低成本提供优质产品； △便丁供应商向分供方传达产品进行质量策划的技术。 4）说明： △先期一一是指从提出产品开发到开始量产至，有的到达纲量产（一般开始量
语言程序设计个简单的经典例子
经典C语言程序设计100例 1.数字排列 2.奖金分配问题 3.已知条件求解整数 4.输入日期判断第几天 5.输入整数进行排序 6.用*号显示字母C的图案 7.显示特殊图案 8.打印九九口诀 9.输出国际象棋棋盘 10.打印楼梯并按条件打印笑脸 11.经典兔子问题 12.判断素数 13.水仙花数问题 14.正整数分解质因数 15.学习成绩划分 16.正整数求其最大公约数和最小公倍数 17.统计英文字母/空格/数字个数 18.求s=a+aa+aaa+aa...a的值 19.求解"完数" 20.球体自由落下物理问题 21.猴子吃桃问题 22.乒乓球比赛抽签问题 23.打印菱形图案 24.分数数列求和 25.求1+2!+3!+...+20!的和26.利用递归方法求5! 27.将输入字符以相反顺序打印 28.岁数问题 29.求解正整数位数 30.判断回文数 31.星期几猜测游戏 32.改变文本颜色 33.学习gotoxy()与clrscr()函数34.练习函数调用 35.设置文本颜色 36.求100之内的素数37.对10个数进行排序 38.求3*3矩阵对角线元素之和 39.数字插入数组重新排序40. 将一个数组逆序输出 定义静态变量用法42.使用auto 定义变量用法43.使用static 的另一用法 44.使用external的用法 45.使用register定义变量方法 46.宏#define命令练习(1) 47.宏#define命令练习(2) 48.宏#define命令练习(3) 49.#if #ifdef和#ifndef的综 合应用 50.#include 的应用练习 51.学习使用按位与 & 52.学习使用按位或 | 53.学习使用按位异或 ^ 54.取一个整数从右端开始的 4～7位。 55.学习使用按位取反~ 56.用circle画圆形 57.学用line画直线 58.用rectangle画方形 59.画图综合例子1 60.画图综合例子2 61.打印杨辉三角形 62.学习putpixel画点 63.画椭圆ellipse 64.利用ellipse and rectangle 画图 65.画个最优美的图案 66.输入3个数字按大小顺序输 出 67.输入数组交换元素重新输出 68.多个整数后移位置问题 69.圆圈报数问题 70.计算一个字符串长度 71.编写输入/输出函数 72.创建链表 73.反向输出链表 74.连接两个链表 75.算一道简单题目 76.调用函数求 1/2+1/4+...+1/n 77.填空练习(指向指针的指针) 78.找到年龄最大的人 79.字符串排序 80.海滩猴子分桃 81.已知公式条件求数字 82.八进制转换为十进制 83.求0-7所能组成的奇数个数 84.由两个素数之和表示的偶数 85.判断一个素数能被几个9整 除 86.两个字符串连接程序 87.结构体变量传递 88.读取数字的整数值并打印出 该值个数的＊ 89.数据加密 90.专升本一题 91.时间函数举例1 92.时间函数举例2 93.时间函数举例3 94.一个猜数游戏 95.家庭财务管理小程序 96.计算字符串中子串出现的次 数 97.输入字符并保存到磁盘98. 字符串转换成大写字母并输出 保存 99.文件操作应用1 100.文件操作应用2 -------------------------------------------------------------------------------- c语言经典100题【实用】