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  • 时域分析是信号分析中最为常见和直观的分析方法,能够精确描述信号在每个时间点的值,从波形即可看出信号的变化趋势,常用的时域分析量主要包括:平均值,积分值,峰值,斜率,均方根等。 从理论分析,负载的电流在...

    1. 理论分析

    时域分析是信号分析中最为常见和直观的分析方法,能够精确描述信号在每个时间点的值,从波形即可看出信号的变化趋势,常用的时域分析量主要包括:平均值,积分值,峰值,斜率,均方根等。

    从理论分析,负载的电流在电弧故障时都出现平肩部,或者平肩部时间变长,因而导致电流的周期积分值变小,因此可提取电流周期积分值进行分析。

    2. 积分计算公式

    式中, I(n)k 是第 n 个周期第 k 个采样点的电流值, K 为一个周期总采样点数。

     3. 积分变化率

    为了衡量一个周期电流波形积分值的变化,这里引入了概念积分值变化系数,描述相邻周期积分值的变化率,该运算克服了由于负载功率不同造成的电流大小量级的不同的缺陷,公式定义如下:


    4. 测试结果

    通过测试吹风机、手电钻、日光灯负载的数据,可知计算电流积分变化率,在一定程度上能够反映出电流的特征。

    吹风机测试数据
    手电钻测试数据
    日光灯测试数据

     

    5. 结论

    总体来看,计算相邻周期积分变化率的特征量可表征电弧电流幅值大小及出现零休的突变特征。但不同负载积分变化率差异较大,仅依据该特征量判断电弧,会存在较大的误差。

     

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  • 参考资料: 吴恩达...指数加权平均是统计一个波动的指标在一段时间内的平均变化趋势, 具体公式为:vt=βvt−1+(1−β)θtv_t = \beta v_{t-1} + (1 - \beta)\theta_tvt​=βvt−1​+(1−β)θt​其中β\betaβ是...

    参考资料: 吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (2-2) 优化算法–课程笔记

    1. 指数加权平均(指数加权移动平均)

    在这里插入图片描述
    指数加权平均是统计一个波动的指标在一段时间内的平均变化趋势, 具体公式为:vt=βvt1+(1β)θtv_t = \beta v_{t-1} + (1 - \beta)\theta_t其中β\beta是对过去的权重, (1β)(1-\beta)是对当前值的权重, 两者之和就是对一个变化指标的移动加权平均.
    结果大体相当于平均了近1(1β)\frac{1}{(1-\beta)}天的值, 例如β=0.95\beta = 0.95相当于平均了近20天的值, β=0.9\beta = 0.9相当于平均了近10天的值.
    解释: 如下图
    在这里插入图片描述
    因为β1(1β)=1e13\beta ^{\frac{1}{(1-\beta)}} = \frac{1}{e} \approx \frac{1}{3}
    所以权重小于0.1β1(1β)0.1 * \beta ^{\frac{1}{(1-\beta)}}的数据我们可以忽略不计, 得到的就是平均了近1(1β)\frac{1}{(1-\beta)}天的值.

    偏差修正
    由于加权平均的前期, 历史数据不足, 所以前期的数值会非常小, 需要进行偏差修正:
    vt=βvt1+(1β)θtv_t = \beta v_{t-1} + (1 - \beta)\theta_tvt=vt1βtv_t = \frac{v_t}{1-\beta^t}经过修正后, 前期的值不再变得很小, 并且后期(1βt)(1-\beta^t)的值趋向于1, 从而使得修正值与原值重合.

    2. 动量梯度下降(Momentum)

    在这里插入图片描述
    梯度下降如上图蓝线所示,梯度下降过程中有纵向波动,由于这种波动的存在,我们只能采取较小的学习率,否则波动会更大。

    而使用动量梯度下降法(指数加权平均)后,经过平均,相当于抵消了上下波动,使波动趋近于零(如图中红线所示),这样就可以采用稍微大点的学习率加快梯度下降的速度。

    算法实现
    vdW=βvdW+(1β)dWv_{dW} = \beta v_{dW} + (1-\beta)dWW:=WαvdWW := W - \alpha v_{dW}vdb=βvdb+(1β)dbv_{db} = \beta v_{db} + (1-\beta)dbb:=bαvdbb := b - \alpha v_{db}

    3. RMSprop(root mean square prop)

    另一种加快梯度下降的算法, 调整更新参数时的步伐大小, 在变化剧烈的方向上步伐会比较小, 在变化平缓的方向上步伐较大, 因此学习率可以设置比较大.
    SdW=β2SdW+(1β2)dW2S_{dW} = \beta_2 S_{dW} + (1-\beta_2) dW^2W:=WαdWSdW+ϵW := W - \alpha \frac{dW}{\sqrt{S_{dW}} + \epsilon}Sdb=β2Sdb+(1β2)db2S_{db} = \beta_2 S_{db} + (1-\beta_2) db^2b:=bαdbSdb+ϵb := b - \alpha \frac{db}{\sqrt{S_{db}} + \epsilon}
    在这里插入图片描述

    • RMSprop的原理是对dW2dW^2db2db^2做加权移动平均, 假设纵轴方向为bb, 横轴方向为WW, 可以发现dbdb变化剧烈, dWdW平缓, 因此dW2dW^2的加权平均就会较小, db2db^2的加权平均较大, 对应的SdWS_{dW}的值就较小, SdbS_{db}的值较大.
    • 为了与 Momentum 的参数β(β1)\beta(\beta_1)相区分,这里使用β2\beta_2
    • ϵ\epsilon是为了防止除数为0, 一般ϵ=108\epsilon = 10^{-8}

    4. Adam优化算法(Adaptive moment estimation)

    Adam 是 Momentum 和 RMSprop 的结合
    算法实现:
    initialization:VdW=0,Vdb=0,SdW=0,Sdb=0initialization: V_{dW} = 0, V_{db} = 0, S_{dW} = 0, S_{db} = 0vdW=β1vdW+(1β1)dWv_{dW} = \beta_1 v_{dW} + (1-\beta_1)dWvdb=β1vdb+(1β1)dbv_{db} = \beta_1 v_{db} + (1-\beta_1)dbvdWcorrected=vdW1β1tv_{dW}^{corrected} = \frac{v_{dW}}{1-\beta_1^t}vdbcorrected=vdb1β1tv_{db}^{corrected} = \frac{v_{db}}{1-\beta_1^t}SdW=β2SdW+(1β2)dW2S_{dW} = \beta_2 S_{dW} + (1-\beta_2) dW^2Sdb=β2Sdb+(1β2)db2S_{db} = \beta_2 S_{db} + (1-\beta_2) db^2SdWcorrected=SdW1β2tS_{dW}^{corrected} = \frac{S_{dW}}{1-\beta_2^t}Sdbcorrected=Sdb1β2tS_{db}^{corrected} = \frac{S_{db}}{1-\beta_2^t}W:=WαVdWcorrectedSdWcorrected+ϵW := W - \alpha \frac{V_{dW}^{corrected}}{\sqrt{S_{dW}^{corrected}} + \epsilon}b:=bαVdbcorrectedSdbcorrected+ϵb := b - \alpha \frac{V_{db}^{corrected}}{\sqrt{S_{db}^{corrected}} + \epsilon}
    超参的选择

    • α\alpha: 需要调试
    • β1\beta_1: 推荐0.9, dWdW的加权平均
    • β2\beta_2: 推荐0.999, dW2dW^2的加权平均
    • ϵ\epsilon: 推荐10810^{-8}

    5. 学习率衰减

    如果设置一个固定的学习率LR, 值较大的话, 很难收敛, 最后会在最低点附近波动; 值较小的话, 起初下降太慢. 因此, 为了下降快, 一开始学习率可以比较大; 为了能收敛, 学习率应该逐渐变小, 这就是学习率衰减
    常用实现:
    α=11+decay_rateepoch_numα0\alpha = \frac{1}{1+ decay\_rate * epoch\_num}\alpha_0α=0.95epoch_numα0\alpha = 0.95^{epoch\_num}\alpha_0α=kepoch_numα0\alpha = \frac{k}{epoch\_num}\alpha_0
    或者固定几个epoch之后, 衰减为原来的0.1(指数级衰减)

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  • 1、概述 在采用随机梯度下降(SGD)算法训练神经网络时,使用滑动...实际效果:滑动平均追随输入参数的变化变化 滑动平均的表示公式为 影子 =衰减*影子+ ( 1 -衰减) *参数 或 滑动平均值 = 衰减 * 滑...

    1、概述

    在采用随机梯度下降(SGD)算法训练神经网络时,使用滑动平均模型可以一定程度增强参数的稳定性,提高最终模型在测试数据上的表现,使模型在测试数据上更健壮。

    在实际的神经网络计算中,实际使用的是经过滑动平均后的值

    实际效果:滑动平均追随输入参数的变化而变化

    滑动平均的表示公式为

    影子 = 衰减率 * 影子 + ( 1 - 衰减率 ) * 参数

    滑动平均值 = 衰减率 * 滑动平均值 + ( 1 - 衰减率 )* 参数

    备注

    影子初值 = 参数初值

    衰减率 = min{ MOVING_AVERAGE_DECAY, (1+轮数) / (10 + 轮数 ) }

    示例:

    MOVING_AVERAGE_DECAY 为 0.99, 参数 w1 为 0,轮数 global_step 为 0,w1的滑动平均值为 0 。

    参数w1更新为 1 时,则

     w1的滑动平均值 = min( 0.99, 1/10 ) * 0 + ( 1 - min( 0.99, 1/10 ) * 1 = 0.9

     假设轮数 global_step 为 100 时,参数 w1 更新为 10 时,则

    w1滑动平均值 = min(0.99, 101/110) * 0.9 + ( 1 - min( 0.99, 101/110) * 10 = 1.644

    再次运行

    w1滑动平均值 = min(0.99, 101/110) * 1.644 + ( 1 - min( 0.99, 101/110) * 10 = 2.328

    再次运行

    w1滑动平均值 = 2.956

    2 滑动平均在Tensorflow中的表示方式

    第一步 实例化滑动平均类ema

    ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(
        MOVING_AVERAGE_DECAY(滑动平均衰减率),
        global_step(轮数计数器,表示当前轮数)
    )

    备注:

    MOVING_AVERAGE_DECAY 滑动平均衰减率是超参数,一般设定的值比较大;

    global_step - 轮数计数器,表示当前轮数,这个参数与其他计数器公用。

    第二步 求算滑动平均节点ema_op

    ema_op = ema.apply([])

    ema.apply([ ]) 函数表示对 [ ] 中的所有数值求滑动平均。

    示例:

    ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables())

    每当运行此代码时,会对所以待优化参数进行求滑动平均运算。

    第三步 具体实现方式

    在工程应用中,我们通常会将计算滑动平均 ema_op 和训练过程 train_step 绑定在一起运行,使其合成一个训练节点,实现的代码如下

    with tf.control_dependencies([ train_step, ema_op ]):
      train_op = tf.no_op(name = 'train')

    另外:

    查看某参数的滑动平均值

    函数ema.average(参数名) --->  返回 ’ 参数名 ’ 的滑动平均值,

    3 示例代码

    # 待优化参数w1,不断更新w1参数,求w1的滑动平均(影子)
    
    import tensorflow as tf
    
    # 1. 定义变量及滑动平均类
    
    # 定义一个32位浮点变量并赋初值为0.0,
    w1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
    
    # 轮数计数器,表示NN的迭代轮数,赋初始值为0,同时不可被优化(不参数训练)
    global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
    
    # 设定衰减率为0.99
    MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99
    
    # 实例化滑动平均类
    ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)
    
    # ema.apply()函数中的参数为待优化更新列表
    # 每运行sess.run(ema_op)时,会对函数中的参数求算滑动平均值
    # tf.trainable_variables()函数会自动将所有待训练的参数汇总为待列表
    # 因该段代码中仅有w1一个参数,ema_op = ema.apply([w1])与下段代码等价
    ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables())
    
    
    # 2. 查看不同迭代中变量取值的变化。
    with tf.Session() as sess:
        # 初始化
        init_op = tf.global_variables_initializer()
        sess.run(init_op)
    
        # 用ema.average(w1)获取w1滑动平均值 (要运行多个节点,作为列表中的元素列出,写在sess.run中)
        # 打印出当前参数w1和w1滑动平均值
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        # 参数w1的值赋为1
        sess.run(tf.assign(w1, 1))
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        # 更新global_step和w1的值,模拟出轮数为100时,参数w1变为10, 以下代码global_step保持为100,每次执行滑动平均操作,影子值会更新 
        sess.run(tf.assign(global_step, 100))
        sess.run(tf.assign(w1, 10))
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        # 每次sess.run会更新一次w1的滑动平均值
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))

     

    运行

    current global_step: 0
    current w1 [0.0, 0.0]
    current global_step: 0
    current w1 [1.0, 0.9]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 1.6445453]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 2.3281732]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 2.955868]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 3.532206]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 4.061389]

     

    w1 的滑动平均值都向参数 w1 靠近。可见,滑动平均追随参数的变化而变化。

    作者:耕毅

    转载自:http://www.cnblogs.com/gengyi/p/9901502.html

    展开全文
  • 简单地理解,滑动平均像是给参数加了一个影子,参数变化,影子缓慢追随。 滑动平均的表示公式为 影子 = 衰减 * 影子 + ( 1 - 衰减 ) * 参数 或 滑动平均值 = 衰减 * 滑动平均值 + ( 1 - 衰减 )...

    1 滑动平均概述

    滑动平均(也称为 影子值 ):记录了每一个参数一段时间内过往值的平均,增加了模型的泛化性。

    滑动平均通常针对所有参数进行优化:W 和 b,

    简单地理解,滑动平均像是给参数加了一个影子,参数变化,影子缓慢追随。

    滑动平均的表示公式为

    影子 = 衰减率 * 影子 + ( 1 - 衰减率 ) * 参数

    滑动平均值 = 衰减率 * 滑动平均值 + ( 1 - 衰减率 )* 参数

    备注

    影子初值 = 参数初值

    衰减率 = min{ MOVING_AVERAGE_DECAY, (1+轮数) / (10 + 轮数 ) }

    示例:

    MOVING_AVERAGE_DECAY 为 0.99, 参数 w1 为 0,轮数 global_step 为 0,w1的滑动平均值为 0 。

    参数w1更新为 1 时,则

     w1的滑动平均值 = min( 0.99, 1/10 ) * 0 + ( 1 - min( 0.99, 1/10 ) * 1 = 0.9

     假设轮数 global_step 为 100 时,参数 w1 更新为 10 时,则

    w1滑动平均值 = min(0.99, 101/110) * 0.9 + ( 1 - min( 0.99, 101/110) * 10 = 1.644

    再次运行

    w1滑动平均值 = min(0.99, 101/110) * 1.644 + ( 1 - min( 0.99, 101/110) * 10 = 2.328

    再次运行

    w1滑动平均值 = 2.956

     

    2 滑动平均在Tensorflow中的表示方式

    第一步 实例化滑动平均类ema

    ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(
        MOVING_AVERAGE_DECAY(滑动平均衰减率),
        global_step(轮数计数器,表示当前轮数)
    )

    备注:

    MOVING_AVERAGE_DECAY 滑动平均衰减率是超参数,一般设定的值比较大;

    global_step - 轮数计数器,表示当前轮数,这个参数与其他计数器公用。

    第二步 求算滑动平均节点ema_op

    ema_op = ema.apply([])

    ema.apply([ ]) 函数表示对 [ ] 中的所有数值求滑动平均。

    示例:

    ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables())

    每当运行此代码时,会对所以待优化参数进行求滑动平均运算。

    第三步 具体实现方式

    在工程应用中,我们通常会将计算滑动平均 ema_op 和训练过程 train_step 绑定在一起运行,使其合成一个训练节点,实现的代码如下

    with tf.control_dependencies([ train_step, ema_op ]):
      train_op = tf.no_op(name = 'train')

     

    另外:

    查看某参数的滑动平均值

    函数ema.average(参数名) --->  返回 ’ 参数名 ’ 的滑动平均值,

    3 示例代码

    # 待优化参数w1,不断更新w1参数,求w1的滑动平均(影子)
    
    import tensorflow as tf
    
    # 1. 定义变量及滑动平均类
    
    # 定义一个32位浮点变量并赋初值为0.0,
    w1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
    
    # 轮数计数器,表示NN的迭代轮数,赋初始值为0,同时不可被优化(不参数训练)
    global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
    
    # 设定衰减率为0.99
    MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99
    
    # 实例化滑动平均类
    ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)
    
    # ema.apply()函数中的参数为待优化更新列表
    # 每运行sess.run(ema_op)时,会对函数中的参数求算滑动平均值
    # tf.trainable_variables()函数会自动将所有待训练的参数汇总为待列表
    # 因该段代码中仅有w1一个参数,ema_op = ema.apply([w1])与下段代码等价
    ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables())
    
    
    # 2. 查看不同迭代中变量取值的变化。
    with tf.Session() as sess:
        # 初始化
        init_op = tf.global_variables_initializer()
        sess.run(init_op)
    
        # 用ema.average(w1)获取w1滑动平均值 (要运行多个节点,作为列表中的元素列出,写在sess.run中)
        # 打印出当前参数w1和w1滑动平均值
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        # 参数w1的值赋为1
        sess.run(tf.assign(w1, 1))
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        # 更新global_step和w1的值,模拟出轮数为100时,参数w1变为10, 以下代码global_step保持为100,每次执行滑动平均操作,影子值会更新 
        sess.run(tf.assign(global_step, 100))
        sess.run(tf.assign(w1, 10))
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        # 每次sess.run会更新一次w1的滑动平均值
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:", sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))
    
        sess.run(ema_op)
        print("current global_step:" , sess.run(global_step))
        print("current w1:", sess.run([w1, ema.average(w1)]))

    运行

    current global_step: 0
    current w1 [0.0, 0.0]
    current global_step: 0
    current w1 [1.0, 0.9]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 1.6445453]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 2.3281732]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 2.955868]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 3.532206]
    current global_step: 100
    current w1: [10.0, 4.061389]

     

    w1 的滑动平均值都向参数 w1 靠近。可见,滑动平均追随参数的变化而变化。

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  • 结果表明,CPD在9.62和10.92 km之间变化平均为10.45 k,热流在150.73和132.78 mWm-20°C-1之间变化平均为139.12 mWm-20°C-1,并且研究区的地热梯度在12.16和15.67°C / km之间变化平均为13.39°C / km。...
  • 通过实例分析,经历由平均变化率过渡到瞬时变化率的过程,了解导数概念的实际背景,知道导数是关于瞬时变化率的数学表达,体会导数的内涵与思想;2.体会极限思想;3.通过函数图象直观理解导数的几何意义;4.能根据...
  • 根据Kamiya严格的分层计算方法,借用Lorentz-Lorenz公式,推导出了平均折射和折射调制度的解析表达式,据此考察了膨胀因子以定值、线性函数、非线性函数变化时光栅+1级衍射光的衍射特性,分析了平均折射和折射...
  • 参照砂岩应力敏感实验程序,对不同围压下煤岩渗透率变化规律的实验研究发现,渗透拟合公式计算值与实验实测值变化趋势一致,部分煤样渗透实验值与预测值平均误差小于10%,拟合精度高。研究结果对预测实际煤岩的渗透...
  • 考纲原文1.导数概念及其几何意义(1)了解导数概念的实际背景.(2)理解导数的几何意义.2.导数的运算(2)能利用下面给出的基本初等函数的导数公式...平均变化率2.瞬时速度3.瞬时变化率 4.导数的概念5.导函数的概念...
  • 拉格朗日中值定理又称为拉氏定理,它反映了可导函数在闭区间上的整体的平均变化率与区间内某点的局部变化率的关系。 拉格朗日中值定理是罗尔中值定理的推广,同时也是柯西中值定理的特殊情形,是泰勒公式的弱形式 ...
  • 拉格朗日中值定理又称拉氏定理,是微分学中的基本定理之一,它反映了可导函数在闭区间上的整体的平均变化率与区间内某点的局部变化率的关系。拉格朗日中值定理是罗尔中值定理的推广,同时也是柯西中值定理的特殊情形...
  • 高中定积分知识点总结【篇一:高中定积分知识点总结】数学选修2-2知识点...函数的平均变化率的几何意义是割线的斜率;函数的导数的几何意义是切线的斜率。6、常见的导数和定积分运算公式:若f?x?,g?x?均可导(可积),...
  • 比值称为函数在点到之间的平均变化率;如果极限存在,则称函数在点处可导,并把这个极限叫做在处的导数,记作或,即. 二、常用导数公式             三、求导的四则运算        注:  1、...
  • 导数及其应用 知识点总结导数及其应用知识点总结1、函数fx从x1到x2的平均变化率:fx2fx1x2x1xx0f(x0x)f(x0)x2、导数定义:fx在点x0处的导数记作yf(x0)lim;.处的切线的斜率.x03、函数yfx在点x0处的导数的几何意义...
  • 将液晶折射的理论公式与SPF传输光功率实验数据结合,得到了经验理论关系。实验中设计用机械旋转法改变SPF抛磨面附近NLC的取向。实验结果表明,NLC的取向变化导致SPF传输光功率的变化。以液晶指向矢方位角为表征的...
  • 参数表示学习 把△v代入上面公式: △C<=0,所以C不断减小 所以v的变化: 再来回顾一下目标函数: 是平均的cost 现在我们套用刚才得到的方程,可以得到权重和偏向更新方程: 对于每个训练实例x,都要计算...
  • 求导

    2009-08-11 23:58:00
    用()表示 求导的方法 (1)求函数y=f(x)在x0处导数的步骤: ① 求函数的增量Δy=f(x0+Δx)-f(x0) ② 求平均变化率 ③ 取极限,得导数。 (2)几种常见函数的导数公式: ① C=0(C为常数); ② (x^n)=nx^(n-1) (n∈Q...
  • 改进的模型使α团簇可以在库仑穿透过程中同时在不同的核密度下改变其大小,从而反映了核平均变化和Pauli在核表面的阻塞所产生的影响。 为了评估这种动态效果的结果,我们对变形聚类模型中偶数甚至偶数个发射体...
  • 利用剪滞法建立了当光纤光栅传感器的轴线和基体主应力的方向成一定角度时,光纤光栅传感器的测量应变与基体结构实际应变之间的关系,进而得出了光纤光栅传感器的平均应变传递的一般公式。采用裸光纤光栅传感器进行...
  •  从物理意义上讲,导数就是求解变化率的问题;从几何意义上讲,导数就是求函数在某一点上的切线的斜率。  我们熟知的速度公式:v = s/t,这求解的是平均速度,实际上往往需要知道瞬时速度:  当t趋近于t0,即...
  • 根据MDRD(肾脏疾病饮食的变化公式低于90 mL / min / 1.73 m2的肾小球滤过降低来评估肾功能损害。 结果:总共纳入了42例接受TDF治疗的患者。 平均年龄为46.7±13.8岁。 研究人群主要是男性,性别比为2.5。 在...
  • 滤波器更新阶段,算法结合两个特征的响应图置信度与两帧之间的变化率动态调整滤波器学习速率。仿真实验采用跟踪基准数据库(OTB-2013)中的36组彩色视频序列进行实验,对比了流行的相关滤波跟踪算法,结果表明,该...

空空如也

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