有两种外形类似、习性相近的鸟，给出某科研人员对着两种鸟类的翅展和身长的记录。
问题1.请根据上述表格，给出一个为这两种鸟类分类的方法。
问题2.现观察到该片丛林中的三只鸟，其翅展和身长的数据分别为(12.50,19.00),(13.00,18.00),(14.00,20.70)。
请通过数据进行辨识，这三只鸟分别是A类还是B类。
问题3.若科研人员发现，记录中有一处错误，翅展13.80cm、身长19.00cm这只鸟类应属于A类而非B类。
请分析该错误对分类的影响。
由此写出期末论文，内容包含摘要、关键词、题目重述、符号说明、模型建立、模型求解、回答题目问题、模型改进、总结的全部文字。
代码在附录中。

科研，电催化剂，

这是看过的所有鲁棒教材中，讲解最为详细的一本，由浅入深。
（请勿用于商用）内容简介:本书主要介绍现代鲁棒控制理论的基本设计思想及其前沿领域的理论与应用成果，具体内容包括三个部分。
第一部分介绍有关基础知识，包括数学基础、稳定性、有界性和收敛性的基本定理、具有不确定性的系统的描述方法以及鲁棒稳定与鲁棒功能准则的条件；
第二部分介绍线性及非线性鲁棒控制的理论成果，其中线性鲁棒控制集中介绍以h。
控制以及ｕ设计等为代表的经典理论；
非线性鲁棒控制则主要介绍鲁棒镇定和鲁棒l设计，鲁棒自适应控制的基础理论与前沿成果；
第三部分分别介绍上述理论成果在机械系统、电力及电力电子等系统中的设计实例。
　　本书可以作为自动控制和电气工程专业的研究生教材，也可供从事上述专业的科研人员和工程技术人员参考。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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《SCI论文写作和发表：YouCanDoIt》先整体引见了SCI论文写作和发表的一般流程，例如如何写好一篇稿件、稿件修改、选择期刊和投稿之后、审稿人评价稿件标准等内容，然后对稿件各部分，如标题、摘要、简介、结果讨论等的撰写给出了具体建议和若干示例。
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Maple是世界著名的符号计算数学软件之一，本书以Maple11中文版为基础，一方面按照数学内容的进程由初等数学到高等数学，包括如何调用Maple的函数做初等代数、微积分、线性代数和微分方程中的数学计算题。
验证数学公式的推导，演示函数图形；
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　　本书通过优化章节的结构、精选具有典范性的例题使初学者易学易用，并适合于不同层次读者的需求。
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该书是一本声学和语音信号处理领域的专著，全面系统地阐述了麦克风阵列的理论和应用。
全书共分为十章，涵盖了麦克风阵列信号处理领域中最重要的主题。
每章沿着从基本理论到实际应用的脉络进行描述，希冀为读者建立起最重要的基本概念。
[1]全书各章基本是自含的，可以按需求单独阅读每一章。
第1章介绍麦克风阵列的概念、特点和应用，以及全书组织结构。
第2章阐述了线性最优滤波器，这是麦克风阵列信号处理的基础。
第3章介绍了传统的窄带波束成形技术，引入了宽带波束成形的原理。
第4章介绍如何将线性限制最小方差滤波器（LCMV）用于室内声音环境下的噪声抑制和去混响。
第5章在一个统一的数学框架下，介绍了几种典型的单通道噪声抑制算法在麦克风阵列噪声抑制中的应用。
第6章在单通道和多通道两个方面介绍了频域最优滤波器，侧重协助读者理解在多通道条件下频域滤波器的工作原理。
第7章从多输入多输出（MIMO）系统的角度介绍了麦克风阵列在信源提取、去混响和干扰抑制等方面的应用。
第8章是第7章的延续，介绍了如何使用两步策略处理干扰源及混响问题。
第9章介绍了麦克风阵列条件下的波达方向（DOA）和时延估计（TDOA）问题。
第10章对本书中没有涉及的几个问题进行了讨论。
本书可以作为通信、信号处理和声学等相关专业研究生的教材或教学参考书，也可供从事相关工作的科研及工程人员参考。
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比樊昌信的通信原理版本个人认为更好用《"十二五"普通高等教育本科规划教材·信息通信专业教材系列:通信原理(第4版)》系统、深入地引见了通信系统和通信网的基本原理与基本分析方法，是通信及信息专业的专业基础课教材。
《"十二五"普通高等教育本科规划教材·信息通信专业教材系列:通信原理(第4版)》概念清楚，取材新颖，书中列举了大量例题，还附有习题及部分习题答案。
《"十二五"普通高等教育本科规划教材·信息通信专业教材系列:通信原理(第4版)》可作为高等学校通信工程、电子工程和其他相近专业本科生的教材，也可供通信工程技术人员和科研人员作为参考书。

LZ复杂度分析随着人们对非线性方法的分析越加深入，他们发现，虽然关联维度和最大李雅谱诺夫指数在分析脑电时具有一定的协助，但是它们对数据的依赖性太强，对干扰和噪声太敏感，而且要得到可靠的结果需要大量的数据，这对于高度不平稳的脑电波来说无疑是相当大的局限。
科研人员迫切需要一种数据量少且具有一定抗干扰能力的方法，这时LZ复杂度算法应运而生，它是一种表征时间序列里出现新模式的速率的方法。
这个方法最先由Lempel和Ziv提出，因此取名为Lempel-Ziv复杂度。
直到1987年，才由Kaspar和Schuster提出了该算法的计算机实现方法。
对于一个待求字符串S(S1，S2，…，Sn)以及另一个字符串Q(q1，q2，…，qn)，SQ表示S和Q的级联，SQ=(S1，S2，…，Sn，q1，q2，…，qn)。
令SQv是SQ减去最后一个字符所得字符串。
判断Q是否是SQv的一个子串，如果Q是SQv的一个子串，说明Q中的字符是可从S复制的，这时把待求序列的下一个字符级联到Q。
如果Q不是SQv的一个子串，则表示Q是插入字符。
这时把Q级联到S，S=SQ，重新构造Q，重复以上过程直到Q取待求序列的最后一位结束。
每次Q级联到S，表明出现一种新模式，用c表示一个字符串中新模式的数量。
例如对于S=(10101010)，应用上面的方法可以得到c(8)=3个新模式：1，0，101010。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。