北航《算法与数据结构》在线作业一
一、单选题（共 25 道试题，共 100 分。）
1. 以下说法错误的是（）
A. 线性表的元素可以是各种各样的，逻辑上相邻的元素在物理位置上不一定相邻
B. 在线性表的顺序存储结构中，逻辑上相邻的两个元素在物理位置上不一定相邻
C. 在线性表的链式存储结构中，逻辑上相邻的元素在物理位置上不一定相邻
D. 线性表的链式存储结构的特点是用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素
满分：4 分
2. 带头节点的单链表head 为空的判定条件（）。
A. head=NULL
B. head->next=NULL
C. head->next=head
D. head!=head
满分：4 分
3. 设有10000个元素组成的无序序列,希望尽快挑选出其中前10个最大值元素,在不改变已有算法结构的前提下,以下几种内排序算法中( )最合适。
A. 选择排序法
B. 快速排序法
C. 堆排序法
D. 冒泡排序法。
满分：4 分
4. 在以下栈的基本运算中，不是加工型运算的是（）.
A. lnitStack(S)
B. Push(S,X)
C. Pop(S)
D. empty(S)
满分：4 分
5. 设矩阵A是一对称矩阵(aij=aji,1<=i,j<=8)，若每个矩阵元素占3个单元，将其上三角部分（包括对角线）按行序为主序存放在数组B中，B的首地址为1000，则矩阵元素a67的地址为（）
A. 1031
B. 1093
C. 1096
D. 1032
满分：4 分
6. 线性表是一个具有n个（）的有限序列。
A. 表元素
B. 字符
C. 数据元素
D. 数据项
满分：4 分
7. 向二叉排序树中插入一个元素时，其时间复杂度大致为( )。
A. O(log2n(其中2是底数))
B. O(n)
C. O(1)
D. O(n*log2n(其中2是底数))
满分：4 分
8. 设有向图有n个顶点和e条边，采用领接表作为其存储表示，在进行拓扑排序时，总
的计算时间为（）。 A. O（nloge） B. O（n+e） C. O(n*e) D. O(n的平方) 满分：4 分
9. 有n 条边的无向图的邻接表存储法中，链边中结点的个数是（）个。
A. n
B. 2n
C. n/2
D. n*n
满分：4 分
10. 非空的循环单链表head的尾节点（由p所指向）满足（）。
A. p->next=NULL
B. p=NULL
C. p->next=head
D. p=head
满分：4 分
11. 设二叉树有n个结点，则其深度为
A. n-1
B. n
C. 5floor(log2n)
D. 无法确定
满分：4 分
12. 当利用大小为N 的数组顺序存储一个栈时，假定用top = = N表示栈空，则退栈时，用（）语句修改top指针。
A. top++
B. top=0
C. top--
D. top=N
满分：4 分
13. 如果要求一个线性表既能较快地查找,又能适应动态变化的要求,可以采用（）查找方法。
A. 分块
B. 顺序
C. 二分
D. 散列
满分：4 分
14. 采用二分查找方法查找长度为n的线性表时,每个元素的平均查找长度为（）
A. O(n2)
B. O(log2n)
C. O(n)
D. O(log2n)
满分：4 分
15. 一般地，一个存储结构包括以下三个主要部分。以下说法错误的是
A. 存储结点每个存储结点可以存放一个或一个以上的数据元素
B. 数据元素之间关联方式的表示也就是逻辑结构的机内表示
C. 附加设施，如为便于运算实现而设置的“哑结点”等等
D. 一种存储结构可以在两个级别上讨论。其一是机器级，其二是语言级
满分：4 分
16. 指针的全部作用就是
A. 指向某常量
B. 指向某变量
C. 指向某结点
D. 存储某数据
满分：4 分
17. 3个结点可构成（）个不同形态的二叉树。
A. 2
B. 3
C. 4
D. 5
满分：4 分
18. 二叉树第i层上至多有（）结点。
A. 2i
B. 2的i次方
C. 2i-1
D. 2 的（i-1）次方
满分：4 分
19. 以下数据结构中不属于线性数据结构的是（）。
A. 线性表
B. 队列
C. 二叉树
D. 栈
满分：4 分
20. 设有1000个无序的元素,希望用最快的速度挑选出其中前10个最大的元素,最好（）排序法。
A. 起泡排序
B. 快速排序
C. 堆排序
D. 基数排序
满分：4 分
21. 通常要求同一逻辑结构中的所有数据元素具有相同的特性，这意味着
A. 数据元素具有同一特点
B. 不仅数据元素所包含的数据项的个数要相同，而且对应数据项的类型要一致
C. 每个数据元素都一样
D. 数据元素所包含的数据项的个数要相等
满分：4 分
22. 对某二叉树进行前序遍历的结果为ABDEFC，中序遍历的结果为DBFEAC，则后序遍历的结果为（）。
A. DBFEAC
B. DFEBCA
C. BDFECA
D. BDEFAC
满分：4 分
23. 两个串相等的充分必要条件是（）。
A. 两个串的长度相等
B. 两个串对应位置的字符相等
C. 两个串的长度相等且对应位置的字符相同
D. 以上条件都不正确
满分：4 分
24. 二叉树上叶结点数等于（）。
A. 分支结点数加1
B. 单分支结点数加1
C. 双分支结点数加1
D. 双分支结点数减1
满分：4 分
25. 二分查找和二叉排序树的时间性能（）。
A. 始终相同
B. 始终不相同
C. 根据情况确定
D. 以上说法均不正确
满分：4 分
北航《算法与数据结构》在线作业二
一、单选题（共 25 道试题，共 100 分。）
1. 若某线性表中最常用的操作是取第I个元素和找第I个元素的前趋元素，则采用( )存储方式最节省时间。
A. 顺序表
B. 单链表
C. 双链表
D. 单循环链表
满分：4 分
2. 有一个有序表为{1,3,9,12,32,41,45,62,75,77,82,95,100},当二分查找值为82的结点时,（）次比较后查找成功。
A. 1
B. 2
C. 4
D. 8
满分：4 分
3. 某二叉树结点的前序序列为E、A、C、B、D、G、F，中序遍历为A、B、C、D、E、
F、G。该二叉树结点的后序序列为( )。
A. B,D,C,A,F,G,E
B. B,D,C,F,A,G,E
C. E,G,F,A,C,D,B
D. E,G,A,C,D,F,B
满分：4 分
4. 在一个顺序队列中，队首指针指向队首元素的（）位置。
A. 后一个
B. 前一个
C. 当前
D. 不确定
满分：4 分
5. 线性链表不具有的特点是（）。
A. 随机访问
B. 不必事先估计所需存储空间大小
C. 插入与删除时不必移动元素
D. 所需空间与线性表长度成正比
满分：4 分
6. 当初始序列已经按键值有序，用直接插入算法对其进行排序，需要循环的次数为（）
A. n2
B. nlog2n
C. log2n
D. n-1
满分：4 分
7. 具有24个记录的序列，采用冒泡排序至少的比较次数是（）
A. 1
B. 23
C. 24
D. 529
满分：4 分
8. 向一个有127个元素的顺序表中插入一个新元素并保持原来顺序不变，平均要移动（）个元素。
A. 8
B. 63.5
C. 64
D. 7
满分：4 分
9. 设有1000个元素，用折半查找时，最大比较次数是（）。
A. 1
B. 7
C. 10
D. 25
满分：4 分
10. 队列的插入操作是在（）进行。
A. 队首
B. 队尾
C. 队前
D. 队后
满分：4 分
11. 算法的时间复杂度是指（）。
A. 执行算法程序所需要的时间
B. 算法程序的长度
C. 算法执行过程中所需要的基本运算次数
D. 算法程序中的指令条数
满分：4 分
12. Substr('DATA STRUCTURE'，5，9)=（）。
A. STRUCTURE'
B. 'ASTUCTUR'
C. 'DATA STRUCTRUE'
满分：4 分
13. 关于有向图的邻接表和逆邻接表表示法，下列结论正确的是（）。
A. 用邻接表表示法计算入度比较方便
B. 用邻接表表示法计算入度和出度都方便
C. 用逆邻接表表示法计算入度和出度都不方便
D. 用逆邻接表表示法计算入度比计算出度方便
满分：4 分
14. 当利用大小为N 的数组顺序存储一个栈时，假定用top = = N表示栈空，则退栈时，用（）语句修改top指针。
A. top++
B. top=0
C. top--
D. top=N
满分：4 分
15. 对某二叉树进行前序遍历的结果为ABDEFC，中序遍历的结果为DBFEAC，则后序遍历的结果为（）。
A. DBFEAC
B. DFEBCA
C. BDFECA
D. BDEFAC
满分：4 分
16. 两个串相等的充分必要条件是（）。
A. 两个串的长度相等
B. 两个串对应位置的字符相等
C. 两个串的长度相等且对应位置的字符相同
D. 以上条件都不正确
满分：4 分
17. 下述几种排序方法中,平均查找长度最小的是（）
A. 插入排序
B. 选择排序
C. 快速排序
D. 归并排序
满分：4 分
18. 单链表表示法的基本思想是指针P表示结点间的逻辑关系，则以下说法错误的是
A. 任何指针都不能用打印语句输出一个指针型变量的值
B. 如果要引用(如访问)p所指结点，只需写出p(以后跟域名)即可
C. 若想修改变量p的值(比如让P指向另一个结点)，则应直接对p赋值
D. 对于一个指针型变量P的值。只需知道它指的是哪个结点
满分：4 分
19. 如果结点A有3个兄弟，而且B为A的双亲，则B的度为（）。
A. 1
B. 3
C. 4
D. 5
满分：4 分
20. 在一个长度为n的顺序存储的线性表中，向第i个元素（1≤i≤n+1）之前插入一个新元素时，需要从后向前依次后移（）个元素。
A. n-I
B. n-i+1
C. n-i-1
D. I
满分：4 分
21. 由两个栈共享一个向量空间的好处是（）。
A. 减少存取时间，降低下溢发生的机率
B. 节省存储空间，降低上溢发生的机率
C. 减少存取时间，降低上溢发生的机率
D. 节省存储空间，降低下溢发生的机率
满分：4 分
22. 一般地，一个存储结构包括以下三个主要部分。以下说法错误的是
A. 存储结点每个存储结点可以存放一个或一个以上的数据元素
B. 数据元素之间关联方式的表示也就是逻辑结构的机内表示
C. 附加设施，如为便于运算实现而设置的“哑结点”等等
D. 一种存储结构可以在两个级别上讨论。其一是机器级，其二是语言级
满分：4 分
23. 设在栈中，由顶向下已存放元素c、b、a，在第4个元素d入栈之前，栈中元素可以出栈，试问d入栈前后，不可能的出栈序列是( )。
A. d c b a
B. c b d a
C. c a d b
D. c d b a
满分：4 分
24. 某二叉树的先序序列和后序序列正好相反，则该二叉树一定是（）的二叉树。
A. 空或只有一个结点
B. 高度等于其结点数
C. 任一结点无左孩子
D. 任一结点无右孩子
满分：4 分
25. 完成堆排序的全过程需要( )个纪录大小的辅助空间。
A. 1
B. n
C. nlog2n
D. |nlog2n|
满分：4 分
北航《算法与数据结构》在线作业三
一、单选题（共 25 道试题，共 100 分。）
1. 在一个具有n个顶点的无向图中，要连通所有顶点则至少需要（）条边。
A. n
B. 2n
C. n-1
D. n+1
满分：4 分
2. 串是任意有限个（）
A. 符号构成的序列
B. 符号构成的集合
C. 字符构成的序列
D. 字符构成的集合
满分：4 分
3. 栈的插入和删除操作在（）进行。
A. 栈顶
B. 栈底
C. 任意位置
D. 指定位置
满分：4 分
4. 若让元素1，2，3依次进栈，则出栈次序不可能出现（）种情况。
A. 3，2，1
B. 2，1，3
C. 3，1，2
D. 1，3，2
满分：4 分
5. 顺序表是线性表的
A. 链式存储结构
B. 顺序存储结构
C. 索引存储结构
D. 散列存储结构
满分：4 分
6. 在稀疏矩阵的带行指针向量的链接存储中，每个行单链表中的结点都具有相同的（）。
A. 行号
B. 列号
C. 元素值
D. 地址
满分：4 分
7. 计算机的算法必须具备输入，输出和（）五个特性。
A. 可行性，可移植性和可扩充性
B. 可行性，确定性和有穷性
C. 确定性，有穷性和稳定性
D. 易读性，稳定性和安全性
满分：4 分
8. 循环队列的人队操作应为( )
A. sq.rear=sq.rear+1 sq.data[sq.rear]=x
B. sq.data[sq.rear]=x sq.rear=sq.rear+1
C. sq.rear=(sq.rear+1)% maxsize sq.data[sq.rear]=x
D. sq.data[sq.rear]=x sq.rear=(sq.rear+1)% maxsize
满分：4 分
9. 3个结点可构成（）个不同形态的二叉树。
A. 2
B. 3
C. 4
D. 5
满分：4 分
10. 向二叉排序树中插入一个元素时，其时间复杂度大致为( )。
A. O(log2n(其中2是底数))
B. O(n)
C. O(1)
D. O(n*log2n(其中2是底数))
满分：4 分
11. 如果只想得到1024个元素组成的序列中第5个最小元素之前的部分排序的序列，用（）方法最快。
A. 起泡排序
B. 快速排序
C. 简单选择排序
D. 堆排序
满分：4 分
12. 以下关于树的说法错误的是
A. 树形结构的特点是一个结点可以有多个直接前趋
B. 线性结构中的一个结点至多只有一个直接后继
C. 树形结构可以表达(组织)更复杂的数据
D. 树(及一切树形结构)是一种"分支层次"结构
满分：4 分
13. 在以下队列的基本运算中，不是加工型运算的是（）
A. InitQueue(Q)
B. EnQueue(Q,X)
C. OutQueu(Q,X)
D. GetHead(Q,x)
满分：4 分
14. 图的深度优先遍历类似于二叉树的（）。
A. 先序遍历
B. 中序遍历
C. 后序遍历
D. 层次遍历
满分：4 分
15. 设有向图有n个顶点和e条边，采用领接表作为其存储表示，在进行拓扑排序时，总的计算时间为（）。
A. O（nloge）
B. O（n+e）
C. O(n*e)
D. O(n的平方)
满分：4 分
16. 二叉树第i层上至多有（）结点。
A. 2i
B. 2的i次方
C. 2i-1
D. 2 的（i-1）次方
满分：4 分
17. 对n个记录的文件进行堆排序，最坏情况下的执行时间为( )。
A. O(log2n)
B. O(nlogn)
C. O(n)
D. O(n的平方)
满分：4 分
18. 若由森林转化得到的二叉树是非空的二叉树，则二叉树形状是（）。
A. 根结点无右子树的二叉树
B. 根结点无左子树的二叉树
C. 根结点可能有左二叉树和右二叉树
D. 各结点只有一个儿子的二叉树
满分：4 分
19. 在有n个叶子结点的哈夫曼树中，其结点总数为（）。
A. 不确定
B. 2n
C. 2n+1
D. 2n-1
满分：4 分
20. 快速排序的记录移动次数（）比较次数，其总执行时间为O(nlog2n)。
A. 大于
B. 大于等于
C. 小于等于
D. 小于
满分：4 分
21. 除了( ) ，其它任何指针都不能在算法中作为常量出现，也无法显示。
A. 头指针
B. 尾指针
C. 指针型变量
D. 空指针
满分：4 分
22. 设F是一个森林，B是由F转换得到的二叉树，F中有n个非叶结点，则B中右指针域为空的结点有（）个。
A. n-1
B. n
C. n+1
D. n+2
满分：4 分
23. 设有1000个无序的元素,希望用最快的速度挑选出其中前10个最大的元素,最好（）排序法。
A. 起泡排序
B. 快速排序
C. 堆排序
D. 基数排序
满分：4 分
24. 在一个单链表HL中，若要在指针q所指结点的后面插入一个由指针p所指向的结点，则执行（）。
A. q->next=p->next;p->next=q;
B. p->next=q->next;q=p;
C. q->next=p->next;p->next=q;
D. p->next=q->next;q->next=p;
满分：4 分
25. 二分查找和二叉排序树的时间性能（）。
A. 始终相同
B. 始终不相同
C. 根据情况确定
D. 以上说法均不正确
满分：4 分
北航最优化方法大作业参考
1 流量工程问题 1.1 问题重述 定义一个有向网络G=(N,E)，其中N是节点集，E是弧集。令A是网络G的点弧关联矩阵，即N×E阶矩阵，且第l列与弧里(I,j)对应，仅第i行元素为1，第j行元素为-1，其余元素为0。再令b m=(b m1,…,b mN)T，f m=(f m1,…,f mE)T，则可将等式约束表示成： Af m=b m 本算例为一经典TE算例。算例网络有7个节点和13条弧，每条弧的容量是5个单位。此外有四个需求量均为4个单位的源一目的对，具体的源节点、目的节点信息如图所示。这里为了简单，省区了未用到的弧。此外，弧上的数字表示弧的编号。此时，c=((5,5…,5)1 )T， ×13 根据上述四个约束条件，分别求得四个情况下的最优决策变量x=((x12,x13,…,x75)1× )。 13 图 1 网络拓扑和流量需求
1.2 7节点算例求解 1.2.1 算例1（b1=[4;-4;0;0;0;0;0]T） 转化为线性规划问题： Minimize c T x1 Subject to Ax1=b1 x1>=0 利用Matlab编写对偶单纯形法程序，可求得: 最优解为x1*=[4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]T 对应的最优值c T x1=20 1.2.2 算例2（b2=[4;0;-4;0;0;0;0]T） Minimize c T x2 Subject to Ax2=b2 X2>=0 利用Matlab编写对偶单纯形法程序，可求得: 最优解为x2*=[0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]T 对应的最优值c T x2=20 1.2.3 算例3（b3=[0;-4;4;0;0;0;0]T） Minimize c T x3 Subject to Ax3=b3 X3>=0 利用Matlab编写对偶单纯形法程序，可求得: 最优解为x3*=[4 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0]T 对应的最优值c T x3=40
第一次课堂作业 1.人在识别事物时是否可以避免错识 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅 到的到底是真是的，还是虚假的 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢用学术语言该如何表示。 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率 评价分类器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类 器性能评价指标来替代错误率 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. 一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法 )。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题，如”天气预报”)，说明: 先验概率、后验概率和类条件概率 按照最小错误率如何决策 按照最小风险如何决策 ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率 P(ωi ) 后验概率: 在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x
机械原理大作业 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
机械原理大作业三 课程名称：机械原理 设计题目：齿轮传动设计 院系： 班级： 设计者： 学号： 指导教师： 设计时间： 1、设计题目 机构运动简图 机械传动系统原始参数
2、传动比的分配计算 电动机转速min /745r n =，输出转速m in /1201r n =，min /1702r n =， min /2303r n ，带传动的最大传动比5.2max =p i ,滑移齿轮传动的最大传动比4m ax =v i ，定轴齿轮传动的最大传动比4m ax =d i 。 根据传动系统的原始参数可知，传动系统的总传动比为： 传动系统的总传动比由带传动、滑移齿轮传动和定轴齿轮传动三部分实现。设带传动的传动比为5.2max =p i ，滑移齿轮的传动比为321v v v i i i 、、，定轴齿轮传动的传动比为f i ，则总传动比 令 4max 1==v v i i 则可得定轴齿轮传动部分的传动比为 滑移齿轮传动的传动比为 设定轴齿轮传动由3对齿轮传动组成，则每对齿轮的传动比为 3、齿轮齿数的确定 根据滑移齿轮变速传动系统中对齿轮齿数的要求，可大致选择齿轮5、6、7、8、9和10为角度变位齿轮，其齿数： 35,18,39,14,43,111098765======z z z z z z ；它们的齿顶高系数1=* a h ，径向间 隙系数25.0=*c ，分度圆压力角020=α，实际中心距mm a 51'=。
1.用薄钢板制造一体积5m 3，长度不小于4m ，无上盖的货箱，要求钢板耗量最小。确定货箱的长x 1、宽x 2和高x 3。试列出问题的数学模型。 解：min 32312122x x x x x x z ++= s.t 5321=x x x 41≥x 0,,321≥x x x 2.将下面的线性规划问题表示为标准型并用单纯形法求解 max f=x 1+2x 2+x 3 s ．t ．2x 1+x 2-x 3≤2 -2x 1+x 2-5x 3≥-6 4x 1+x 2+x 3≤6 x i ≥0 i=1，2，3 解：先化标准形： Min 321x x x z -+= 224321=+-+x x x x 6525321=++-x x x x 646321=+++x x x x 列成表格：
1 2 1 610011460105122001112----- 可见此表已具备1°，2°，3°三个特点，可采用单纯形法。首先从底行中选元素-1，由2/2,6/2,6/4最小者决定选第一行第一列的元素2，标以记号，迭代一次得 1 2 1 2102310401162010021212 11-------- 再从底行中选元素-2/3，和第二列正元素1/2，迭代一次得 1 2 12 32 30 210231040116201002121211- ------ 再从底行中选元素-3，和第二列正元素2，迭代一次得 4 2 3 3 410120280114042001112--- 再迭代一次得 10 2 30 2 10 6 221023 1010213000421021013-- 选取最优解：
研究生课程作业 贝叶斯决策理论 课程名称模式识别 姓名xx 学号xxxxxxxxx 专业软件工程 任课教师xxxx 提交时间2019.xxx 课程论文提交时间：2019 年3月19 日
需附上习题题目 1. 试简述先验概率，类条件概率密度函数和后验概率等概念间的关系： 先验概率 针对M 个事件出现的可能性而言，不考虑其他任何条件 类条件概率密度函数 是指在已知某类别的特征空间中，出现特 征值X 的概率密度，指第 类样品其属性X 是如何分布的。 后验概率是指通过调查或其它方式获取新的附加信息，利用贝叶斯公式对先验概率进行修正，而后得到的概率。贝叶斯公式可以计算出该样品分属各类别的概率，叫做后验概率；看X 属于那个类的可能性最大，就把X 归于可能性最大的那个类，后验概率作为识别对象归属的依据。贝叶斯公式为 类别的状态是一个随机变量．而某种状态出现的概率是可以估计的。贝叶斯公式体现了先验概率、类条件概率密度函数、后验概率三者关系的式子。 2. 试写出利用先验概率和分布密度函数计算后验概率的公式 3. 写出最小错误率和最小风险决策规则相应的判别函数（两类问题）。 最小错误率 如果12(|)(|)P x P x ωω>，则x 属于1ω 如果12(|)(|)P x P x ωω<，则x 属于2ω 最小风险决策规则 If 12(|) (|) P x P x ωλω< then 1x ω∈ If 12(|) (|) P x P x ωλω> then 2x ω∈
4. 分别写出以下两种情况下，最小错误率贝叶斯决策规则： （1）两类情况，且12(|)(|)P X P X ωω= （2）两类情况，且12()()P P ωω= 最小错误率贝叶斯决策规则为： If 1...,(|)()max (|)i i j j c p x P P x ωωω==, then i x ω∈ 两类情况： 若1122(|)()(|)()p X P p X P ωωωω>,则1X ω∈ 若1122(|)()(|)()p X P p X P ωωωω<,则2X ω∈ (1) 12(|)(|)P X P X ωω=, 若12()()P P ωω>，则1X ω∈ 若12()()P P ωω<，则2X ω∈ (2) 12()()P P ωω=,若12(|)(|)p X p X ωω>,则1X ω∈ 若12(|)(|)p X p X ωω<,则2X ω∈ 5. 对两类问题，证明最小风险贝叶斯决策规则可表示为， 若 112222221111(|)()() (|)()() P x P P x P ωλλωωλλω->- 则1x ω∈，反之则2x ω∈ 计算条件风险 2 111111221(|)(|)(|)(|)j j j R x p x P x P x αλωλωλω===+∑ 2 222112221 (|)(|)(|)(|)j j j R x p x P x P x αλωλωλω===+∑ 如果 111122(|)(|)P x P x λωλω+<211222(|)(|)P x P x λωλω+ 2111112222()(|)()(|)P x P x λλωλλω->- 211111122222()()(|)()()(|)P p x P p x λλωωλλωω->-
一、齿轮传动的基本概念 渐开线齿轮的啮合特点：(1)渐开线齿廓能够保证定传动比;(2)渐开线齿廓之间的正压力方向不变;(3)渐开线齿廓传动具有可分性。 齿轮机构的特点是：传动平稳、适用范围广、效率高、结构紧凑、工作可靠、寿命长。但制造和安装精度高、制造费用大，且不适合于距离较远的两轴之间的传动。齿轮传动可以用来传递任意轴间的运动和动力。 齿轮传动按照一对齿轮传递的相对运动分为平面齿轮传动和空间齿轮传动，平面齿轮传动又分为直齿圆柱齿轮传动、斜齿圆柱齿轮传动和人字齿轮传动;按照工作条件可以分为开式传动、半开式传动和闭式传动。 齿轮传动的基本要求是：传动准确、平稳;承载能力强。 二、齿轮传动的设计与计算 齿廓曲线与齿廓啮合基本定律：在啮合传动的任一瞬时，两轮齿廓曲线在相应接触点的功法线必须通过按给定传动比确定的该瞬时的节点。 渐开线齿轮啮合的正确条件：啮合轮齿的工作侧齿廓的啮合点必须总是在啮合线上，即两齿轮的模数和压力角应该分别相等。 齿轮传动的无侧隙啮合及标准齿轮的安装：一个齿轮节圆上的齿厚等于另一个齿轮节圆上的齿槽宽是无侧隙啮合的条件;外啮合齿轮的标准中心距为，内啮合是标准中心距为。
齿轮及其变位的相关计算：相关参数为齿数、模数、分度圆压力角、齿顶高系数和顶隙系数及标准直齿轮的几何尺寸计算，包括分度圆直径、齿顶高、齿根高、齿全高、齿顶圆直径、齿根圆直径、基圆直径、齿距、齿厚、齿槽宽、中心距、顶隙以及变位齿轮的变位系数等。 渐开线齿轮的根切现象：用展成法加工齿轮式，若刀具的齿顶线或齿顶圆与啮合线的焦点超过被切齿轮的极限点，则刀具的齿顶会将被切齿轮的齿根的渐开线齿廓切去了一部 分。避免根切的最小齿数，用标准齿条刀具切制标准齿轮时，因为 ，最少齿数为17。 三、机构的组成 构件指独立的运动单元，两个构件直接接触组成仍能产生某些相对运动的连接叫运动副。运动副按照相对运动的范围可以分为平面运动副和空间运动副;按运动副元素分为：低副-面接触、应力低;高副-点接触或线接触，应力高。其中运动副元素是只形成运动副的组建之间直接接触的部分。 四、机构自由度的计算 机构相对于机架所具有的独立运动的数目，叫机构的自由度。设一个平面机构由N个构件组成，其中必定有一个构件为机架，其活动构件数为n=N-1.设机构共有个低副、 个高副，因为在平面机构中每个低副和高副分别限制两个自由度和一个自由度，故平面机构的自由度为。在计算平面机构的自由度时，应该注意三种特殊情况：(1)复合铰链：三个或更多的构件在同一处联接成同轴线的两个或更多个转动副，就构成了复合铰链，计算自由度时应该按照两个或更多个运动副计算。(2)局部自由度：在有些机构中，为了其他一些非运动的原因，设置了附加机构，这种附加机构的运动是完全独立的，对整个
北航数理统计大作业-多元线性回归
应用数理统计多元线性回归分析 （第一次作业） 学院： 姓名： 学号： 2013年12月
交通运输业产值的多元线性回归分析 摘要：本文基于《中国统计年鉴》（2012年版）统计数据，寻找影响交通运输业发展的因素，包括工农业发展水平、能源生产水平、进出口贸易交流以及居民消费水平等，利用统计软件SPSS对各因素进行了筛选分析，采用逐步回归法得到最优多元线性回归模型，并对模型的回归显著性、拟合度以及随机误差的正态性进行了检验，最后可以利用有效的最优回归模型对将来进行预测。 关键字：多元线性回归，逐步回归，交通运输产值，工业产值，进出口总额1，引言 交通运输业指国民经济中专门从事运送货物和旅客的社会生产部门，包括铁路、公路、水运、航空等运输部门。它是国民经济的重要组成部分，是保证人们在政治、经济、文化、军事等方面联系交往的手段，也是衔接生产和消费的一个重要环节。交通运输业在现代社会的各个方面起着十分重要的作用，因此研究交通运输业发展水平与各个影响因素间的关系显得十分重要，建立有效的数学相关模型对于预测交通运输业的发展，制定相关政策方案提供依据。根据经验交通运输业的发展受到工农业发展、能源生产、进出口贸易以及居民消费水平等众因素的影响，故建立一个完整精确的数学模型在理论上基本无法实现，并且在实际运用中也没有必要，一种简单有效的方式就是寻找主要影响因素，分析其与指标变量的相关性，建立多元线性回归模型就是一种有效的方式。 变量与变量之间的关系分为确定性关系和非确定性关系，函数表达确定性关系。研究变量间的非确定性关系，构造变量间经验公式的数理统计方法称为
发动机空燃比控制器 引言：我主要从事自动化相关研究。这里介绍我曾经接触过的发动机空燃比控制器设计中的优化问题。 发动机空燃比控制器设计中的最优化问题 AFR =a f m m && (1) 空燃比由方程（1）定义，在发动机运行过程中如果控制AFR 稳定在14.7可以获 得最好的动力性能和排放性能。如果假设进入气缸的空气流量a m &可以由相关单元检测得到，则可以通过控制进入气缸的燃油流量f m &来实现空燃比的精确控制。由于实际发动机的燃油喷嘴并不是直接对气缸喷燃油，而是通过进气歧管喷燃油，这么做会在进 气歧管壁上液化形成油膜，因此不仅是喷嘴喷出的未液化部分燃油会进入气缸，油膜 蒸发部分燃油也会进入气缸，如方程（2）。这样如何更好的喷射燃油成为了一个问题。 1110101122211ττττ?? ?? -?? ??????????=+????????-????????????-???? ? ??? ?? ????????? ?f f f v X x x u x x X x y =x && (2) 其中12、,==ff fv x m x m &&=f y m &,=fi u m &这里面，表示油膜蒸发量ff m &、fv m &表示为液化部分燃油、fi m &表示喷嘴喷射的燃油，在τf 、τv 、X 都已知的情况下，由现代控制理论知识，根据系统的增广状态空间模型方程（3） 0000001 1 011011114.70ττττ????-?? ??????????=-+-??????????????? ??????????????? ?? ??=?????? f f v v a X X u +q q m y q x x x &&& (3) 其中()0 14.7?t a q = y -m &。由极点配置方法，只要设计控制器方程（4），就可以 使得y 无差的跟踪阶跃输入，那么y 也能较好的跟踪AFR *a m /&。 12-- u =K q K x (4) 这里面的12、K K 确定，可由主导极点概念降维成两个参数12C ,C ，虽然都是最终稳态无差，但是目标是使得瞬态过程中y 和阶跃输入y r 的差异尽可能的小。所以原问
Harbin Institute of Technology 机械原理大作业二 课程名称：机械原理 设计题目：凸轮机构设计 姓名：李清蔚 学号：1140810304 班级：1408103 指导教师：林琳
一.设计题目 设计直动从动件盘形凸轮机构，其原始参数见表 1 表一：凸轮机构原始参数 升程（mm ) 升程 运动 角（o） 升程 运动 规律 升程 许用 压力 角（o） 回程 运动 角（o） 回程 运动 规律 回程 许用 压力 角（o） 远休 止角 （o） 近休 止角 （o） 40 90 等加 等减 速30 50 4-5-6- 7多 项式 60 100 120
二.凸轮推杆运动规律 （1）推程运动规律（等加速等减速运动） 推程F0=90° ①位移方程如下： ②速度方程如下： ③加速度方程如下： （2）回程运动规律（4-5-6-7多项式） 回程，F0=90°，F s=100°，F0’=50°其中回程过程的位移方程，速度方程，加速度方程如下：
三.运动线图及凸轮线图 本题目采用Matlab编程，写出凸轮每一段的运动方程，运用Matlab模拟将凸轮的运动曲线以及凸轮形状表现出来。代码见报告的结尾。 1、程序流程框图 开始 输入凸轮推程回 程的运动方程 输入凸轮基圆偏 距等基本参数 输出ds,dv,da图像 输出压力角、曲率半径图像 输出凸轮的构件形状 结束
2、运动规律ds图像如下： 速度规律dv图像如下： 加速度da规律如下图：
3.凸轮的基圆半径和偏距 以ds/dfψ-s图为基础，可分别作出三条限制线（推程许用压力角的切界限D t d t,回程许用压力角的限制线D t'd t'，起始点压力角许用线B0d'')，以这三条线可确定最小基圆半径及所对应的偏距e,在其下方选择一合适点，即可满足压力角的限制条件。 得图如下：得最小基圆对应的坐标位置O点坐标大约为（13，-50）经计算取偏距e=13mm，r0=51.67mm.
惯性导航基础课程大作业报告（一）光纤陀螺误差建模与分析 班级：111514 姓名： 学号 2014年5月26日
一.系统误差原理图 二.系统误差的分析 （一）漂移引起的系统误差 1. εx ，εy ，εz 对东向速度误差δVx 的影响 clc;clear all; t=1:0.01:25; g=9.8; L=pi/180*39; Ws=2*pi/84.4*60; Wie=2*pi/24; R=g/(Ws)^2; e=0.1*180/pi; mcVx1=e*g*sin(L)/(Ws^2-Wie^2)*(sin(Wie*t)-Wie*sin(Ws*t)/Ws); mcVx2=e*((Ws^2-(Wie^2)*((cos(L))^2))/(Ws^2-Wie^2)*cos(Ws*t)-(Ws^2)*((sin(L))^2)*cos(Wi e*t)/(Ws^2-Wie^2)-(cos(L))^2); mcVx3=(sin(L))*(cos(L))*R*e*((Ws^2)*cos(Wie*t)/(Ws^2-Wie^2)-(Wie^2)*cos(Ws*t)/(Ws^2-Wi e^2)-1); plot(t,[mcVx1',mcVx2',mcVx3']); title('Ex,Ey,Ez 对Vx 的影响'); xlabel('时间t'); ylabel('Vx(t)'); 0,δλδL ,v v δδ
legend('Ex-mcVx1','Ey-mcVx2','Ez-mcVx3'); grid; axis square; 分析：εx，εy，εz对东向速度误差δVx均有地球自转周期的影响，εx，εy还会有舒勒周期分量的影响，其中，εy对δVx的影响较大。 2.εx，εy，εz对东向速度误差δVy的影响 clc;clear all; t=1:0.01:25; g=9.8; L=pi/180*39; Ws=2*pi/84.4*60; Wie=2*pi/24; R=g/(Ws)^2; e=0.1*180/pi; mcVy1=e*g*(cos(Wie*t)-cos(Ws*t))/(Ws^2-Wie^2); mcVy2=g*sin(L)*e/(Ws^2-Wie^2)*(sin(Wie*t)-Wie/Ws*sin(Ws*t)); mcVy3=g*cos(L)*e/(Ws^2-Wie^2)*(sin(Wie*t)-Wie/Ws*sin(Ws*t)); plot(t,[mcVy1',mcVy2',mcVy3']); title('Ex,Ey,Ez对Vy的影响'); xlabel('时间t'); ylabel('Vy(t)'); legend('Ex-mcVy1','Ey-mcVy2','Ez-mcVy3'); grid; axis square;
第一次课堂作业 ? 1.人在识别事物时是否可以避免错识？ ? 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅到的到底 是真是的，还是虚假的？ ? 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢？用学术语言该如何表示。 ? 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率评价分类 器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类器性能评价指标来替代错误率？ 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算.从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物.一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法)。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 ?作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题， 如”天气预报”)，说明: ?先验概率、后验概率和类条件概率？ ?按照最小错误率如何决策？ ?按照最小风险如何决策？ ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率:指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率P(ωi ) 后验概率:在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x 2)计算条件风险
数理统计第二次大作业材料行业股票的聚类分析与判别分析 2015年12月26日
材料行业股票的聚类分析与判别分析摘要
1 引言 2 数据采集及标准化处理 2.1 数据采集 本文选取的数据来自大智慧软件的股票基本资料分析数据，从材料行业的股票中选取了30支股票2015年1月至9月的7项财务指标作为分类的自变量，分别是每股收益（单位：元）、净资产收益率（单位：%）、每股经营现金流（单位：元）、主营业务收入同比增长率（单位：%）、净利润同比增长率（单位：%）、流通股本（单位：万股）、每股净资产（单位：元）。各变量的符号说明见表2.1，整理后的数据如表2.2。 表2.1 各变量的符号说明 自变量符号 每股收益（单位：元）X1 净资产收益率（单位：%）X2 每股经营现金流（单位：元）X3 主营业务收入同比增长率（单位：%）X4 净利润同比增长率（单位：%）X5 流通股本（单位：万股）X6 每股净资产（单位：元）X7 表2.2 30支股票的财务指标 股票代码X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 武钢股份600005-0.0990-2.81-0.0237-35.21-200.231009377.98 3.4444宝钢股份6000190.1400 1.980.9351-14.90-55.011642427.88 6.9197山东钢铁600022-0.11650.060.0938-20.5421.76643629.58 1.8734北方稀土6001110.0830 3.640.652218.33-24.02221920.48 2.2856
杭钢股份600126-0.4900-13.190.4184-36.59-8191.0283893.88 3.4497抚顺特钢6003990.219310.080.1703-14.26714.18112962.28 1.4667盛和资源6003920.0247 1.84-0.2141-5.96-19.3739150.00 1.2796宁夏建材6004490.04000.510.3795-22.15-92.3447818.108.7321宝钛股份600456-0.2090-2.53-0.3313-14.81-6070.2043026.578.1497山东药玻6005290.4404 5.26 1.2013 6.5016.7825738.018.5230国睿科技6005620.410011.53-0.2949 3.3018.9416817.86 3.6765海螺水泥600585 1.15169.05 1.1960-13.06-25.33399970.2612.9100华建集团6006290.224012.75-0.57877.90-6.4034799.98 1.8421福耀玻璃6006600.790014.250.9015 3.6017.27200298.63 6.2419宁波富邦600768-0.2200-35.02-0.5129 3.1217.8813374.720.5188马钢股份600808-0.3344-11.710.3939-21.85-689.22596775.12 2.6854亚泰集团6008810.02000.600.1400-23.63-68.16189473.21 4.5127博闻科技6008830.503516.71-0.1010-10.992612.8023608.80 3.0126新疆众和6008880.0523 1.04-0.910662.64162.0464122.59 5.0385西部黄金6010690.0969 3.940.115115.5125.5712600.00 2.4965中国铝业601600-0.0700-2.920.2066-9.0882.79958052.19 2.3811明泰铝业6016770.2688 4.66-1.09040.8227.8640770.247.4850金隅股份6019920.1989 3.390.3310-10.05-39.01311140.26 6.7772松发股份6032680.35007.00-0.3195-4.43-9.622200.00 6.0244方大集团0000550.0950 5.66-0.480939.2920.6742017.94 1.6961铜陵有色0006300.0200 1.220.6132 3.23-30.74956045.21 1.5443鞍钢股份000898-0.1230-1.870.7067-27.32-196.21614893.17 6.4932中钢国际0009280.572714.45-0.4048-14.33410.2441286.57 4.2449中材科技0020800.684610.27 1.219547.69282.1740000.00 6.8936中南重工0024450.1100 4.300.340518.8445.0950155.00 2.7030 2.2 数据的标准化处理 由于不同的变量之间存在着较大的数量级的差别，因此要对数据变量进行标准化处理。本文采用Z得分值法标准化的方法进行标准化，用x的值减去x的均值再除以样本的方差。也就是把个案转换为样本均值为0、标准差为1的样本。如果不同变量的变量值数值相差太大，会导致计算个案间距离时，由于绝对值较小的数值权数较小，个案距离的大小几乎由大数值决定，标准化过程可以解决此类问题，使不同变量的数值具有同等的重要性。经Z标准化输出结果见表 2.2。 表2.2 经Z标准化后的数据 ZX1ZX2ZX3ZX4ZX5ZX6ZX7
模式识别大作业 班级 021252 姓名 谭红光 学号 02125128 1.线性投影与Fisher 准则函数 各类在d 维特征空间里的样本均值向量： ∑∈= i k X x k i i x n M 1 ，2,1=i (1) 通过变换w 映射到一维特征空间后，各类的平均值为： ∑∈= i k Y y k i i y n m 1，2,1=i (2) 映射后，各类样本“类内离散度”定义为： 22 ()k i i k i y Y S y m ∈= -∑，2,1=i (3) 显然，我们希望在映射之后，两类的平均值之间的距离越大越好，而各类的样本类内离 散度越小越好。因此，定义Fisher 准则函数： 2 1222 12||()F m m J w s s -= + (4) 使F J 最大的解* w 就是最佳解向量，也就是Fisher 的线性判别式. 从 )(w J F 的表达式可知，它并非w 的显函数，必须进一步变换。 已知： ∑∈= i k Y y k i i y n m 1，2,1=i , 依次代入上两式，有： i T X x k i T k X x T i i M w x n w x w n m i k i k === ∑∑∈∈)1 (1 ，2,1=i (5) 所以：2 21221221||)(||||||||M M w M w M w m m T T T -=-=- w S w w M M M M w b T T T =--=))((2121 (6)
其中：T b M M M M S ))((2121--= (7) b S 是原d 维特征空间里的样本类内离散度矩阵，表示两类均值向量之间的离散度大 小，因此，b S 越大越容易区分。 将(4.5-6) i T i M w m =和(4.5-2) ∑∈= i k X x k i i x n M 1代入(4.5-4)2i S 式中： ∑∈-= i k X x i T k T i M w x w S 22)( ∑∈?--? =i k X x T i k i k T w M x M x w ))(( w S w i T = (8) 其中：T i X x k i k i M x M x S i k ))((--= ∑=，2,1=i (9) 因此：w S w w S S w S S w T T =+=+)(212221 (10) 显然： 21S S S w += (11) w S 称为原d 维特征空间里，样本“类内离散度”矩阵。 w S 是样本“类内总离散度”矩阵。 为了便于分类，显然 i S 越小越好，也就是 w S 越小越好。
材料学院研究生会 学术部 2011年12月 2007-2008学年第一学期期末试卷 一、（6分，A 班不做）设x 1，x 2，…，x n 是来自正态总体2(,)N μσ的样本，令 )x x T -= ， 试证明T 服从t -分布t （2） 二、（6分，B 班不做）统计量F-F(n,m)分布，证明 111(,)F F n m αααα-的（0<<1）的分位点x 是。 三、（8分）设总体X 的密度函数为 其中1α>-，是位置参数。x 1，x 2，…，x n 是来自总体X 的简单样本，试求参数α的矩估计和极大似然估计。 四、（12分）设总体X 的密度函数为 1x exp x (;) 0 , p x μμσσσ??-? -≥??? =????? ，其它， 其中,0,μμσσ-∞<<+∞>已知，是未知参数。x 1，x 2，…，x n 是来自总体X 的简单样本。 （1）试求参数σ的一致最小方差无偏估计σ∧ ； （2）σ∧ 是否为σ的有效估计？证明你的结论。
五、（6分，A 班不做）设x 1，x 2，…，x n 是来自正态总体211(,)N μσ的简单样本，y 1，y 2，…，y n 是来自正态总体222(,)N μσ的简单样本，且两样本相互独立，其中221122,,,μσμσ是未知参数，2212σσ≠。为检验假设012112:, :,H H μμμμ=≠可令12, 1,2,..., , ,i i i z x y i n μμμ=-==-则上述假设检验问题等价于0111:0, :0,H H μμ=≠这样双样本检验问题就变为单检验问题。基于变换后样本z 1，z 2，…，z n ，在显著性水平α下，试构造检验上述问题的t-检验统计量及相应的拒绝域。 六、（6分，B 班不做）设x 1，x 2，…，x n 是来自正态总体20(,)N μσ的简单样本，0μ已知，2σ未知，试求假设检验问题 22220010:, :H H σσσσ≥<的水平为α 的UMPT 。 七、（6分）根据大作业情况，试简述你在应用线性回归分析解决实际问题时应该注意哪些方面？ 八、（6分）设方差分析模型为 总离差平方和 试求A E(S )，并根据直观分析给出检验假设012:...0P H ααα====的拒绝域形式。 九、（8分）某个四因素二水平试验，除考察因子A 、B 、C 、D 外，还需考察A B ?，B C ?。今选用表78(2)L ，表头设计及试验数据如表所示。试用极差分析指出因子的主次顺序和较优工艺条件。
目标：使用带双步位移的QR 分解法求矩阵10*10[]ij A a =的全部特征值，并对其中的每一个实特征值求相应的特征向量。已知：sin(0.50.2)() 1.5cos( 1.2)(){i j i j ij i j i j a +≠+== (i,j=1,2, (10) 算法： 以上是程序运作的逻辑，其中具体的函数的算法，大部分都是数值分析课本上的逻辑，在这里特别写出矩阵A 的实特征值对应的一个特征向量的求法： ()[]()() []()[]()111111I 00000 i n n n B A I gause i n Q A I u Bu u λλ-?-?-=-?-?? ?-=????→=??????→= ?? ? 选主元的消元 检查知无重特征值 由于=0i A I λ- ，因此在经过选主元的高斯消元以后，i A I λ- 即B 的最后一行必然为零，左上方变 为n-1阶单位矩阵[]()()11I n n -?-，右上方变为n-1阶向量[]()11n Q ?-，然后令n u 1=-，则 ()1,2,,1j j u Q j n ==???-。
这样即求出所有A所有实特征值对应的一个特征向量。 #include 模式识别理论与方法 课程作业实验报告 实验名称：Maximum-Likelihood Parameter Estimation 实验编号：Proj03-01 姓 名： 学 号：规定提交日期：2012年3月27日 实际提交日期：2012年3月27日 摘 要： 参数估计问题是统计学中的经典问题，其中最常用的一种方法是最大似然估计法，最大似然估计是把待估计的参数看作是确定性的量，只是其取值未知。最佳估计就是使得产生已观测到的样本的概率为最大的那个值。 本实验研究的训练样本服从多元正态分布，比较了单变量和多维变量的最大似然估计情况，对样本的均值、方差、协方差做了最大似然估计。 实验结果对不同方式计算出的估计值做了比较分析，得出结论：对均值的最大似然估计 就是对全体样本取平均；协方差的最大似然估计则是N 个)'?x )(?x (u u k k --矩阵的算术平均，对方差2 σ的最大似然估计是有偏估计。 一、 技术论述 （1）高斯情况：∑和u 均未知 实际应用中，多元正态分布更典型的情况是：均值u 和协方差矩阵∑都未知。这样，参数向量θ就由这两个成分组成。 先考虑单变量的情况，其中参数向量θ的组成成分是：221,σθθ==u 。这样，对于单个训练样本的对数似然函数为： 2 12 2 )(212ln 21)(ln θθπθ θ-- - =k k x x p （1） 对上式关于变量θ对导： ???? ? ???????-+--=?=?2 2 2 12 12 2)(21 )(1 )(ln θθθθθθθθk k k x x x p l （2） 运用式l θ?=0，我们得到对于全体样本的对数似然函数的极值条件 0)?(?1 n 112=-∑=k k x θθ （3） 0?) (?11 2 2 2 112 =-+ -∑ ∑==n k k n k x θθθ （4） 其中1?θ，2?θ分别是对于1θ，2θ的最大似然估计。 把1?θ，2?θ用u ?，2?σ代替，并进行简单的整理，我们得到下述的对于均值和方差的最大似然估计结果 ∑==n k k x n u 1 1 ? （5） 2 1 2 )?(1 ?∑=-= n k k u x n σ （6） 当高斯函数为多元时，最大似然估计的过程也是非常类似的。对于多元高斯分布的均值u 和协方差矩阵∑的最大似然估计结果为： ∑=1 1 ?n k x n u （7） t k n k k u x u x )?()?(n 1 ?1 --=∑ ∑= （8） 二、 实验结果 机械原理课程机构设计 实验报告 题目：建筑垃圾破碎机的设计与分析小组成员与学号： 班级： 第1页 建筑垃圾破碎机的设计与分析 摘要 本文简单介绍了建筑垃圾回收再利用的重要性，与工艺性，并自主设计了将颚式破碎机与反击式破碎机相结合的建筑垃圾破碎机。通过solidworks软件对设计机构进行建模，用adams进行仿真分析，验证所设计的机构均达到设计需要与可行性。 关键词：建筑垃圾破碎机、连杆机构、凸轮廓线设计 第2页 目录 1．机构的引出 (4) 1.1 建筑垃圾及其回收利用价值 (4) 1.2颚式破碎机和反击式破碎机各自的利弊分析 (4) 1.3设计新的建筑垃圾破碎机 (6) 2．机构的结构、功能介绍及建模 (7) 2.1 机构设计简图及各部分功能 (7) 2.2尺寸设计及建模 (8) 2.2.1主动轮和各从动轮的传动比 (8) 2.2.2凸轮廓线设计与挡板行程 ................................... 错误！未定义书签。 3．机构的仿真分析 (12) 3.1颚式破碎机的急回特性 (12) 3.2颚式破碎机的传动角验证 (14) 3.3停歇运动导杆机构所带动的下挡板往复运动的间歇性 (14) 4．总结 (17) 第3页 第4页 1． 机构的引出 1.1 建筑垃圾及其回收利用价值 二十一世纪是一个飞速发展的时代，随着城市人口的增加、新农村建设以及城市地铁的大规模扩建，建筑行业的新陈代谢全面加速，建筑垃圾的排放量也随之增加。然而，传统的方法处理建筑垃圾是将建筑垃圾运往乡村或郊外，露天堆放或掩埋。这样不仅破坏植被，降低土壤的生产能力，而且会让建筑垃圾中的有害物质渗入地下水层，污染环境，给人们的生活带来困扰。因此，如何实现建筑垃圾的高效、环保循环利用成为当今人们所面临的一个难题。 建筑垃圾的主要组成部分是废弃混凝土和砖块，而它们都是由水泥和天然砂石拌合而成的，这些都是砖块等建筑材料的重要组成部分。为了最大程度的利用建筑垃圾，首先应该解决的问题就是对其中的大块物料进行破碎，只有这样，破碎后的小快物料才能很好的还原天然砂石的性能，实现建筑垃圾的循环利用。 1.2颚式破碎机和反击式破碎机各自的利弊分析 目前应用较广的破碎机有颚式破碎机与反击式破碎机两种。 颚式破碎机的主体构造如图 1 图 1 颚式破碎机的主体构造 其工作原理为：轮①通过皮带和电机上的主动轮相连，①的转动带动杆②进而带动构件③的摆动（构件③的上端和机架铰接）。构件③通过摆动将体积较大模式识别课程作业proj03-01
北航七系机械学院机械原理大作业
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