Gardner算法学习与仿真笔记

Bit Tracking learning Note

Author:sjqian

version author date

V0.5 sjqian 2013-7-18

目录

1 鉴相器 (2)

2 内插器 (2)

2.1 分段抛物线插值器 (2)

2.2 分段三次多项式插值（三次样条插值） (3)

2.3 拉格朗日插值法（立方插值cubic interpolation？） (3)

3 一阶锁相环分析 (4)

3.1 理论与仿真 (4)

3.2 D的值 (5)

4 整体仿真 (6)

5 综合考虑 (7)

5.1 资源消耗 (7)

5.2 收敛速度 (7)

5.3 噪声抑制 (7)

Reference Code (8)

1 鉴相器

图 1

紫色的鉴相器在整个范围内线性度良好，但是陡度不够, 鉴相的增益为DphaGain=3。蓝色的存在多值性，但是在0附近斜率更大，具有更好的抗干扰性能。鉴相的增益为DphaGain=6，在4X 上做sync 一般能精确到1个sample 点以内，落在deadZone 内的概率不高，所以可以选择蓝色的。但是从成本上说，采用紫色的方法可以减少一个乘法器。

2 内插器

常用的差值滤波器有：线性、四点三次、分段抛物线等三种。

f (x )=?w (x,n )f(n)n

2.1 分段抛物线插值器

采用farrow 结构的时候，alph 等于0.5的分段抛物线的结构非常简单，因此在系统中选用

C ?2=αu 2?αu

C ?1=?αu 2+（1+α）u

C 0=?αu 2+（1?α）u +1

C 1=αu 2?αu

这种结构采用Farrow 结构只需要2个乘法器和9个加法器

Tb

图 2

2.2 分段三次多项式插值（三次样条插值）

TBD

2.3 拉格朗日插值法（立方插值cubic interpolation ？）

本质上就是一个4个点的3次多项式的拟合

图 3

3 一阶锁相环分析

3.1 理论与仿真

kkzz ?DD

?11?DD

图 4

图 5

当D 不同时，时域脉冲响应和频域频谱的差异不大。 为了简化问题，我们取D=1时

H e =kz ?1

1+(k ?1)z ?1

在时域的理论脉冲响应为

k （1?k ）n

收敛到0.1的时间Npx =log (0.1)/log ?(1?k)

d B m

Frequency response

Local NCO output,SNR=30dB

图 6

log(0.1)/log(1-1/32)=72.5

log(0.1)/log(1-1/16)=35.6

仿真和理论值符合较好

3.2D的值

当d的值不是1的时候

图7

Timing impulse response

4整体仿真

分别使用2种不同的鉴相器，使用一阶环路，gain设置为1/16

得到的收敛曲线为

图8

图9

另外由于标准Gardner算法的边界非线性（图3），收敛速度也会稍微慢于取符号的方法。从图9可以看到，Gardner鉴相法的抗噪声性能也好于前者，但是改善非常有限。

5 综合考虑

5.1 资源消耗

图 10

5.2 收敛速度

收敛到0.1的时间Npx =log (0.1)/log ?(1?k)*Delay

图 11 Delay=1

5.3 噪声抑制

对鉴相器选择来说，两者差别不大。 对于不同的延迟D ，差别也较小。

对于增益Gain 选择来说在收敛时间和抗噪声之间取得平衡。

10

10

1010

10

Gain

C o n v e r g e n c e t i m e

Reference Code %Gardener bit tracking demo

%system initial************************************* close all;

clear all;

clc;

% generate source data*************************** tRate=4;

plotflg=1;

fs=800;% 4X syb

t=0:1/fs:1;

Len=length(t);

f=100;

data=sin(2*pi*f.*t+1/6*pi)+0.02*randn(1,length(t)); % bit tracking begin******************************* k=1;

ipos=7;

dP1Gain=3;%Time detect Gain

tedGain=1/16;

tedp=data(3);

tedm=data(5);

while((ipos+tRate/2+2)

% step1 :estimate correct strobe vaule

mk=floor(ipos);

uk=ipos-mk;

uk_vec(2*k-1)=uk;

c_2=1/6*uk^3-1/6*uk;

c_1=-1/2*uk^3+1/2*uk^2+uk;

c_0=1/2*uk^3-uk^2-1/2*uk+1;

c1=-1/6*uk^3+1/2*uk^2-1/3*uk;

d2=data(mk+2);

d1=data(mk+1);

d0=data(mk);

d_1=data(mk-1);

iData=c_2*d2+c_1*d1+c_0*d0+c1*d_1;

strobe(k)=iData;

tedc =iData;

% step2: phase detect

gted=sign(tedp-tedc)*tedm/dP1Gain;

terror=gted*tedGain;

ted_vec(k)=terror;

ek_vec(k)=gted;

ipos=ipos+tRate/2+terror*tRate/2;% get the position of tedM % step3 :estimate the TedM vaule

mk=floor(ipos);

uk=ipos-mk;

mk_vec(k)=mk;

uk_vec(2*k)=uk;

c_2=1/6*uk^3-1/6*uk;

c_1=-1/2*uk^3+1/2*uk^2+uk;

c_0=1/2*uk^3-uk^2-1/2*uk+1;

c1=-1/6*uk^3+1/2*uk^2-1/3*uk;

d2=data(mk+2);

d1=data(mk+1);

d0=data(mk);

d_1=data(mk-1);

iData=c_2*d2+c_1*d1+c_0*d0+c1*d_1; tedm=iData;

tedvec(k)=tedm;

tedp=tedc;

ipos=ipos+tRate/2;

k=k+1;

end

figure;

plot( ted_vec/max(abs(ted_vec)),'m-'); title('output of Time detector');

HLDA学习笔记

HLDA学习笔记 题目: The Nested Chinese Restaurant Process and Bayesian Nonparametric Inferenc e o f Topic Hierarchies David M.BLEI 这个LDA领域的大牛，对LDA有诸多变形，这一片是将随机过程(stochastic process)用于无参贝叶斯推断上，构造主题层次树。 2012.9.17 刚刚开始学习，掌握了大概内容。 文中采用的方法:在贝叶斯无参推断(BNP)中，先验和后验分布不再受限于参数的分布，而是一般的随机过程。贝叶斯推断过程也不再受限于优先维空间，可以扩展到一般的无限维空间。 构造主题层次结构树(以JACM1987-2004年间536个摘要——abstract为例)

图中可以看到第一层是5个大的计算机的方向，每个方向中列出了前5个主题词，然后每个主题又有若干子主题。 该方法能够发现不同领域中基于唯一的输入数据中的有用的主题层次。通过为文档定义概率模型，不需要定义主题的层次，而是定义统计过程。 文章的结构:首先回顾随机过程和贝叶斯无参统计的必要背景;第3部 分:nested Chinese restaurant procee;第4部分:在层次主题模型中使用的拓扑;第5部分:近似后验推断算法;第6部分:样本和经验评估;第7部分:相关工作和讨论。 第2部分: Aldous 1985(Chinese restaurant process)，Antoniak 1974(Dirichlet process mixture). 这部分有一系列的公式，暂时没有看懂，先跳过。

2020年卫生法律标准制度及监督学考试试卷试题

试卷 一、选择题 (一 ) 单项选择题 1、申诫罚是指对违反卫生法规的相对人（A ） A、在声誉上的惩诫 B、在行为上的惩诫 C、在政治上的惩诫 D、在行政上的惩诫 2、卫生行政强制执行时必须（ B ） A、申请上级主管部门 B、申请法院 C、申请公安部门 D、申请有关组织 3、FDA 是什么机关的英文缩写（ C ） A、卫生监督主管部门 B、食品监督所 C、食品药品监督管理局 D、

药品监督管理局 4、监督前的准备工作是（ C ） A 预防性卫生监督的一个重要环节 B、日常行政管理的一个重要环节 C、经常性卫生监督的一个重要环节 D、许可证发放的一个重要环节 5、卫生监督责任是一种（ C ） A、经济责任 B、政治责任 C、法律责任 D、行政责任 （二）多项选择题 1、卫生监督的功能（ ACDE ） A、制约功能 B、保卫功能 C、规范功能

D、预防功能 E、促进功能 2、卫生监督行为的效力是（ ABD ） A、确定力 B、执行力 C、说明力 D、拘束力 E、强制力 3、卫生监督与卫生行政司法的区别是（CDE ） A、最终目的不同 B、法律依据不同 C、作用不同 D、法律关系不同 E、程序不同 4、导致许可证无效的原因有（ BDE） A、期限届满 B、无权机关颁发 C、许可活动中止 D、滥用职权颁发

E、申请人以欺诈手段取得 5、卫生监督程序的分类为（ ACDE） A、内部程序 B、共同程序 C、外部程序 D、具体程序 E、一般程序 6、卫生监督的依据可分为（ BCD ） A、行政依据 B、法定依据 C、技术依据 D、参照依据 E、管理依据 7、实施卫生行政处罚时应注意遵循的原则是（ACE ） A、决定与执行相分离 B、按照学术团体的要求 C、处罚法定 D、按照上级的规定

聚类分析算法解析.doc

聚类分析算法解析 一、不相似矩阵计算 1.加载数据 data(iris) str(iris) 分类分析是无指导的分类，所以删除数据中的原分类变量。 iris$Species<-NULL 2. 不相似矩阵计算 不相似矩阵计算，也就是距离矩阵计算，在R中采用dist()函数，或者cluster包中的daisy()函数。dist()函数的基本形式是 dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 其中x是数据框（数据集），而方法可以指定为欧式距离"euclidean", 最大距离"maximum", 绝对值距离"manhattan", "canberra", 二进制距离非对称"binary" 和明氏距离"minkowski"。默认是计算欧式距离，所有的属性必须是相同的类型。比如都是连续类型，或者都是二值类型。 dd<-dist(iris) str(dd) 距离矩阵可以使用as.matrix()函数转化了矩阵的形式，方便显示。Iris数据共150例样本间距离矩阵为150行列的方阵。下面显示了1~5号样本间的欧式距离。 dd<-as.matrix(dd)

二、用hclust()进行谱系聚类法（层次聚类） 1.聚类函数 R中自带的聚类函数是hclust()，为谱系聚类法。基本的函数指令是 结果对象 <- hclust（距离对象, method=方法） hclust()可以使用的类间距离计算方法包含离差法"ward"，最短距离法"single"，最大距离法"complete"，平均距离法"average"，"mcquitty"，中位数法 "median" 和重心法"centroid"。下面采用平均距离法聚类。 hc <- hclust(dist(iris), method="ave") 2.聚类函数的结果 聚类结果对象包含很多聚类分析的结果，可以使用数据分量的方法列出相应的计算结果。 str(hc) 下面列出了聚类结果对象hc包含的merge和height结果值的前6个。其行编号表示聚类过程的步骤，X1，X2表示在该步合并的两类，该编号为负代表原始的样本序号，编号为正代表新合成的类；变量height表示合并时两类类间距离。比如第1步，合并的是样本102和143，其样本间距离是0.0，合并后的类则使用该步的步数编号代表，即样本-102和-143合并为1类。再如第6行表示样本11和49合并，该两个样本的类间距离是0.1，合并后的类称为6类。 head (hc$merge,hc$height)

山东大学网络教育期末考试试题及答案-卫生法规与监督学1

卫生法规与监督学1 一、单项选择题 1、属于狭义卫生法的是 A 食品安全法 B 医疗事故处理条例 C 国际卫生条约 D 地方卫生规章 2、属于卫生法渊源的是 A 行政文件 B 行政法规 C 行政命令 D 行政决定 3、接诊的急性职业病的医疗卫生机构应向患者所在地卫生行政部门报告，报告的时间为 A 2小时以内 B 6小时以内 C 12小时以内 D 12—24小时之内 4、能够成为卫生法律关系客体的是 A 卫生方面的权利 B 卫生行政机关 C 医疗卫生单位 D 诊疗行为 5、患有下列疾病的患者，不得直接从事化妆品生产活动 A 发生于面部的湿疹 B 渗出性皮肤病 C 发生于手部的银屑病 D 艾滋病 6、依法可以从轻、减轻行政处罚的情形是 A 不满14周岁的人违法 B 已满14不满18周岁的人违法 C 精神病人在不能辨认自己行为能力时违法 D 违法行为在2年内未被发现的 7、申请人应当自知道该具体行政行为侵犯其合法权益之日起多少日内提出行政复议申请。 A 15 B 30 C 60 D 90 8、属于卫生监督功能的是 A 制约功能

B 惩罚功能 C 干预功能 D 调解功能 二、名词解释 1、卫生法律关系 2、法的正式解释 3、卫生行政即时控制 4、突发公共卫生事件 三、简答题 1、简述行政处罚法定原则所包含的三个基本要求 2、行政复议期间，有哪些情况时，具体行政行为可以停止执行 3、卫生监督证据收集的基本要求是什么 4、对化妆品产品的要求是什么 参考答案： 1、简述行政处罚法定原则所包含的三个基本要求 （1）处罚依据法定 （2）实施主体法定 （3）处罚程序法定 2、行政复议期间，有哪些情况时，具体行政行为可以停止执行 （1）被申请人认为需要停止执行的 （2）复议机关认为需要停止执行的 （3）申请人申请停止执行，复议机关认为其申请合理，裁决停止执行的 （4）法律、法规和规章规定停止执行的。 3、卫生监督证据收集的基本要求是什么 (1)收集证据要按法律规定的程序进行 (2)收集证据要主动及时 (3)收集证据要全面客观 (4)收集证据应深入发动群众 (5)收集证据要运用先进的检测技术 4、对化妆品产品的要求是什么 （1）化妆品的微生物学质量规定。对各种细菌、霉菌、粪大肠菌群、绿脓杆菌和金黄色葡萄球菌的规定 （2）对有毒有害物质的规定。对汞、铅、砷、甲醇等有具体的量的规定 四、论述题 1、结合实际，论实施职业病防治法的意义 2、谈谈你对突发公共卫生事件应急工作原则的理解 参考答案： 1、结合实际，论实施职业病防治法的意义

卫生法规与监督学1-3

卫生法规与监督学1 一、填空题 1、能够成为卫生监督依据的是卫生法律规范、和卫生监督证据。 2、卫生法律规范的具体表现形式，称为卫生法的法律形式。 3、法律规定的，能够引起法律关系产生、变更和消灭的情况，被称为法律事实。 4、对卫生法适用的基本要求是：公正、合法、正确和理。 5、化妆品标签上应用标签上注明产品名称、生产企业、产地，包装上要注明批号中文。 6、行政处罚法规定，违法行为在 2 年内未被发现的，不再给予行政处罚。 7、建设单位在建设项目职业病危害前，应当进行职业病危害控制效果评价，并向卫生行政部门报送职业病危害控制效果评价报告。 8、在证据可能灭失或者以后难以取得的情况下，经行政机关负责人批准。可以先行登记保存，并应在7日内及时做出处理决定。 二、名词解释 1、听证程序:是指行政机关为了查明案件事实、公正合理地实施行政处罚，在作出行政处罚决定前通过公开举行由有关利害关系人参加的听证会广泛听取意见的程序。 2、卫生法律关系:是指卫生法所调整的具有卫生权利义务内容的社会关系。 3、法的正式解释:1.立法解释 2.司法解释 3.行政解释 4.官方解释 4、一级复议制原则:是指除有法律特别规定的以外（可以经过两次复议），行政案件经过一级行政复议机关的一次复议后即告终结，申请人对复议决定不服的，不能再次申请复议。（一般只能向人民法院提起行政诉讼。） 三、简答题 1、突发公共卫生事件概念及应急工作原则 答：（1）以人为本，减少危害。（2）居安思危，预防为主。 （3）统一领导，分级负责。（4）依法规范，加强管理。 （5）快速反应，协同应对。（6）依靠科技，提高素质。 2、行政处罚的简易程序适用条件 答：（1）违法事实确凿;（2）对该违法行为处以行政处罚有明确、具体的法定依 据;（3）处罚较为轻微，即对个人处以50元以下的罚款或者警告，对组织处以 1000元以下的罚款或者警告。

大数据在教育方面的应用研究综述笔记

大数据在教育方面的应用 《大数据视角分析学习变革》，远程教育杂志 大数据概念界定 国际数据公司(IDC)认为，大数据是符合4V特征的数据集，即海量的数据规模(Volume )、快速的数据流转和动态的数据体系(Velocity )、多样的数据类型( Variety )、巨大的数据价值(Value)}5。而《报告》则引用了国际著名的咨询公司麦肯锡(Mckinsey)在2011年对大数据的定义，认为大数据是指数据量极大，以至于无法使用常规数据软件进行获取、存储、管理和分析的数据，“大数据”具有数据量大、数据多样和数据产生速度快三大特征。教育领域中的大数据有广义和狭义之分，广义的教育大数据泛指所有来源于日常教育活动中人类的行为数据，它具有层级性、时序性和情境性的特征;而狭义的教育大数据是指学习者行为数据，它主要来源于学生管理系统、在线学习平台和课程管理平台等〕 教育数据挖掘 教育数据挖掘： 1.预测（Prediction）——觉知预料中的事实的可能性。例如，要具备知道一个学生在什么情况下尽管事实上有能力但却有意回答错误的能力。 2.聚类（Clustering）——发现自然集中起来的数据点。这对于把有相同学习兴趣的学生分在一组很有用。 3.相关性挖掘（Relationship Mining）——发现各种变量之间的关系，并对其进行解码以便今后使用它们。这对探知学生在寻求帮助后是否能够正确回答问题的可靠性很有帮助。 4.升华人的判断（Distillation for human judgment）——建立可视的机器学

习的模式。 5.用模式进行发现（Discovery with models）——使用通过大数据分析开发出的模式进行“元学习”（meta-study）。 学习分析 学习分析是综合运用信息科学、社会学、计算机科学、心理学和学习科学的理论和方法"通过对广义教育大数据的处理和分析"利用已知模型和方法去解释影响学习者学习重大问题"评估学习者学习行为"并为学习者提供人为的适应性反馈。例如，教师和学校根据学习分析的结果，调整教学内容、对有学习失败风险的学生进行干预等。学习分析一般包括数据采集%数据存储、数据分析、数据表示和应用服务五个环节。 基于大数据的自适应学习系统组成及运行流程 教育数据挖掘和学习分析典型应用 1.学习者知识建模 采集学习者与在线学习系统的交互数据（正确率、花费时间、请求帮助的数量和性质、错误应答的重复率），这些存在于课程、学习单元或者知识点层面，Onsophic公司的在线学习平台就是通过收集平台学习者的详细数据，建立学习知识模型，由此提供反馈和建议。2.学习者行为建模

中国医科大学 2021年1月 卫生法律制度与监督学 正考-学习资料

中医大网校2021年1月卫生法律制度与监督学正考学习资料 提示：本学期题目出题顺序可能被打乱，请查找比对每一道题答案，并核实本科目是否 是您需要的材料！！ 单选题 1.卫生法具有谁的意志性？(分值：1分) A.国家 B.政府 C.组织 D.人民 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答 【正确答案】：A 2.从逻辑结构上分析，下列哪一个不是完整的卫生法律规则的构成部分？(分值：1分) A.即假定条件 B.事件原因 C.行为模式 D.法律后果 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答 【正确答案】：B 3.下列哪项关于卫生法的法定解释是错误的？(分值：1分) A.立法解释 B.司法解释 C.行政解释 D.民事解释 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答 【正确答案】：D 4.卫生监督法律关系产生的基础是(分值：1分) A.卫生法律规范 B.法律事实 C.卫生监督法律关系 D.卫生组织机构 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答 【正确答案】：B 5.卫生法律规范的实现形式是(分值：1分) A.卫生法律规范 B.法律事实

C.卫生监督法律关系 D.卫生组织机构 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答【正确答案】：C 6.卫生监督法律关系的主体种类包括(分值：1分) A.国家机关 B. 企事业单位，社会团体 C. 公民 D.以上都是 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答【正确答案】：D 7.卫生监督主体的地位体现在(分值：1分) A.明确的法律关系 B.法定的监督权利 C. 垄断的监督资格 D.以上都是 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答【正确答案】：D 8.卫生监督员与卫生监督机构的关系是(分值：1分) A.内容与形式 B.上级与下级 C.平等 D.制约 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答【正确答案】：A 9.下列说法错误的是(分值：1分) A.政策由政府、党、地方机关等制定 B.国家机关依法制定法律 C.法律的调整范围广、灵活性大 D.法律实施依靠强制力 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答【正确答案】：C 10.WB是什么的代号?(分值：1分) A.国家标准 B.行业标准 C.地方标准 D.企业标准 提示：题目难度适中，请复习中医大课程知识，完成相应作答【正确答案】：B

精选最新算法设计心得体会范文

一、实验内容： 这学期的算法与设计课，老师布置了这四个问题，分别是货郎担问题，动态生成二维数组，对话框下拉列表，排序问题。 二、学习掌握： 基本程序描述： （1）货郎担问题：货郎担问题属于易于描述但难于解决的著名难题之一，至今世界上还有不少人在研究它。货郎担问题要从图g的所有周游路线中求取具有最小成本的周游路线，而由始点出发的周游路线一共有（n一1）！条，即等于除始结点外的n一1个结点的排列数，因此货郎担问题是一个排列问题。货郎担的程序实现了利用穷举法解决货郎担问题，可以在城市个数和各地费用给定的情况下利用穷举法逐一计算出每一条路线的费用，并从中选出费用最小的路线。从而求出问题的解 （2）费用矩阵：费用矩阵的主要内容是动态生成二维数组。首先由键盘输入自然数，费用矩阵的元素由随机数产生，并取整，把生成的矩阵存放在二维数组中，最后把矩阵内容输出到文件和屏幕上。它采用分支界限法，分支限界法的基本思想是对包含具有约束条件的最优化问题的所有可行解的解（数目有限）空间进行搜索。该算法在具体执行时，把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集，并为每个子集内的解计算一个下界或上界。动态生成二维n*n的数组程序利用指针表示数组的行和列，并逐一分配空间，在输入n的数值后，系统自动分配空间，生成n*n的数组，并产生随机数填充数组，最后将结果输入到指定文件中。 （3）Mfc：在下拉列表框中添加内容程序，在下拉列表对应的函数中利用addstring添加需要的内容。首先定义下拉列表框为ccombox型，并定义其属性名，利用addstring函数可以任意添加需要的内容。a排序问题:快速排序的运行时间与划分是否对称有关，其最坏情况发生在划分过程中产生的两个区域分别包含n-1个元素和1个元素的时候。其算法的时间复杂度为O(n 2),在最好的情况下每次划分的基准恰好为中值，可得其算法时间复杂度为O(n㏒n)。算法的实现和理解和代码实现完全是两回事，想要完全掌握一种算法，需要动手实践，用代码实现，才能理解透彻，真正掌握。b对话框下拉列表：这个项目简单易懂，轻松实现。 三.疑问与总结： 货郎担的问题，我认为穷举法相对比而言是比较初级的方法，费时耗力，适合在练习时选用，但是在实际问题中不建议采用。克鲁斯卡尔或者普里姆算法求取最小生成树的方法来解决货郎担的问题是更适合现实解决问题的。我认为程序可以用switch函数来将函数分成几个部分更人性化，比如分为解决问题的的选

聚类算法学习笔记

聚类的定义 聚类是一个将数据集划分为若干个子集的过程，并使得同一集合内的数据对象具有较高的相似度，而不同集合中的数据对象则是不相同的，相似或不相似的度量是基于数据对象描述属性的聚类值来确定的，通常就是利用各个聚类间的距离来进行描述的。聚类分析的基本指导思想是最大程度地实现类中对象相似度最大，类间对象相似度最小。 聚类与分类不同，在分类模型中，存在样本数据，这些数据的类标号是已知的，分类的目的是从训练样本集中提取出分类的规则，用于对其他标号未知的对象进行类标识。在聚类中，预先不知道目标数据的有关类的信息，需要以某种度量为标准将所有的数据对象划分到各个簇中。因此，聚类分析又称为无监督的学习。 聚类主要包括以下几个过程： （1）数据准备：包括特征标准化和降维。 （2）特征选择、提出：从最初的特征中选择是有效的特征，并将其存储于向量中。 （3）特征提取：通过对所选择的特征进行转换，形成新的突出特征。 （4）聚类（或分组）：首先选择合适特征类型的某种距离函数（或构造新的距离函数）进行接近程度的度量，然后执行聚类或分组。 聚类结果评估：指对聚类结果进行评估。评估主要有3种：外部有效性评估、内部有效性评估和相关性测试评估。 聚类算法的要求 （1）可扩展性。许多聚类算法在小数据集（少于200个数据对象）时可以工作很好；但一个大数据库可能会包含数以百万的对象。利用采样方法进行聚类分析可能得到一个有偏差的结果，这时就需要可扩展的聚类分析算法。 （2）处理不同类型属性的能力。许多算法是针对基于区间的数值属性而设计的。但是有些应用需要对实类型数据。如：二值类型、符号类型、顺序类型，或这些数据类型的组合。 （3）发现任意形状的聚类。许多聚类算法是根据欧氏距离和Manhattan距离来进行聚类的。基于这类距离的聚类方法一般只能发现具有类似大小和密度的

算法图解笔记

《算法图解》 第一章算法简介 1、二分查找：其输入必须是一个有序的元素列表 2、简单查找：每次猜测只能排除一个数字 ※对于包含n个元素的列表，用二分查找最多需要log2n步，而简单查找最多需要n步。 3、选择算法的方法：选择效率最高的算法，以最大限度地减少运行时间或占用空间。 4、线性时间：最多需要查找的次数与列表的长度相同。------O(n)<最糟糕的情况下> 5、二分查找的运行时间为对数时间（或log时间）。------O(log2n) 6、二分查找与简单查找的运行时间的增速不同。 7、大O表示法能够比较操作数，指出了算法运行时间的增速。 8、大O表示法：O（操作数） 9、二分查找的速度比简单查找的速度快得多。需要搜索的元素较多，最好选用二分查找。 10、算法的运行时间不是以秒为单位，是从其增速的角度度量的。 第二章选择排序 1、需要同时读取所有元素时，链表的效率很高。 2、仅当能够立即访问要删除的元素时，删除操作的运行时间才为O(1)。 3、数组支持随机访问，链表支持顺序访问。 4、链表数组结构查找速度比数组慢，其他方面和链表相当。 5、在同一个数组中，所有元素的类型都必须相同。 第三章递归 1、每个递归函数都有两部分：基线条件和递归条件。 2、调用另一个函数时，当前函数暂停并处于未完成状态。

3、调用栈：用于存储多个函数的变量的栈 4、递归函数没完没了地运行时，栈将不断地增大。每个程序可使用的调用栈空间都有限，程序用完这些空间（终将如此）后，将因栈溢出而终止。 5、所有函数调用都进入调用栈，调用栈可能很长，这将占用大量的内存。 第四章快速排序（分而治之）-------D&C算法 1、使用D&C解决问题的过程： （1）找出基线条件，这种条件必须尽可能简单 （2）不断将问题分解（或者说缩小规模），直到符合基线条件 2、编写涉及数组的递归函数时，基线条件通常是数组为空或只包含一个元素。 3、快速排序的基准值==哨兵位 4、合并排序的运行时间为O(n log2n) 5、快速排序在最糟情况下运行时间为O(n2)，平均情况下运行时间为O(n log2n)。 6、快速排序的常量比合并排序小，如果它们的运行时间都为O(n log2n)，快速排序的速度将更快。 第五章散列表 1、散列函数：将不同的输入映射到不同的数字 2、散列函数+数组=散列表 3、DNS解析：将网址映射到IP地址，可使用散列表实现 4、散列表的应用：查找、防止重复、缓存 5、散列表的冲突：给两个键分配的位置相同。最简单的解决办法：在这个位置存储一个链表。 6、不管数组多大，从中获取一个元素所需的时间都是相同的。

卫生监督学考试复习题及参考答案

卫生监督学试题及答案一、名词解释： 微小气候 监督文书 抽象程序 射线装置 卫生监督 拘束力 放射性 放射事故 食品添加剂 卫生行政处罚 MPN值 经常性卫生监督 现场监督 学校应急事件 食品卫生质量标准 食品卫生标准 羁束 尘螨 监督文书 授权性 行政许可 卫生标准 卫生监督主体 授权性 监督标识 职业卫生 自由裁量 权限 职业病 标签

化验单 二、选择题： 1.卫生监督机构承担卫生监督责任的方式是 A. 处罚 B. 处分 C. 惩罚 D. 听证［］ 2. 下列哪项不能作为卫生监督的证据。 A. 举报材料 B. 监督笔录 C. 检验报告单 D. 样品［］ 3. 卫生监督可采用的强制性标准不包括： A. GB B. ZB C. 地方标准 D. 国际标准［］ 4. 我国公共场所卫生标准中，甲醛浓度订为。 A. ≤0.12mg/m3。 B. ≤0.10mg/m3。 C. ≤0.15mg/m3。 D. ≤0.20mg/m3。［］ 5. 国务院卫生行政部门全国食品卫生监督管理工作。 A. 主管 B. 负责 C. 兼管 D. 领导［］ 6. 血站对献血者每次采集血液量一般为。 A. 100ml，两次采集间隔期不少于6个月 B. 200ml，两次采集间隔期不少于6个月。 C. 300ml，两次采集间隔期不少于一年。 D. 400ml，两次采集间隔期不少于一年。［］ 7. 我国卫生法规定的检疫传染病暂没有包括。 A. 鼠疫 B. 非典 C. 霍乱 D. 黄热病［］ 8. 经常性卫生监督属于。 A.事前监督 B.事后监督 C.事中监督 D.以上都不对［］ 9. 领导性病防治工作 A.卫生行政部门 B.疾病控制机构 C.政府 D.卫生监督所［］ 10. 禁止入境的疾病中不包括 A. 爱滋病 B.性病 C. 精神病 D.非典［］ 11. 职业病必须具备的四个条件中没有 A.职工 B.环境 C.诊断 D.接触［］ 12.哪项不是目前对食品的卫生要求 A.无毒 B.无害 C.无菌 D.感官性状［］ 13.不得销售的化妆品不包括

统计学作业聚类分析

聚类分析 采用欧式距离，分别运用类平均法、最短距离法、最长距离法，对31个省、直辖市、自治区分类。 1、类平均法 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * * * * * * * * * * * * * * Dendrogram using Average Linkage (Between Groups) Rescaled Distance Cluster Combine C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 甘肃 28 -+ 宁夏 30 -+ 青海 29 -+-+ 河南 16 -+ | 新疆 31 -+ +-+ 黑龙江 8 -+ | | 陕西 4 -+-+ +-+ 内蒙古 5 -+ | | 陕西 27 -----+ +-+ 山东 15 ---+-+ | | 湖南 18 ---+ | | | 河北 3 -+-+ +-+ | 吉林 7 -+ +-+ | 湖北 17 ---+ | +---+ 四川 23 -+-+ | | | 云南 25 -+ +-+ | | 辽宁 6 ---+ | +-----+ 江西 14 -+-+ | | | 贵州 24 -+ +-----+ | | 安徽 12 ---+ | | 广西 20 -------+-----+ +-----------------------------+ 海南 21 -------+ | | 江苏 10 -+-------+ | | 重庆 22 -+ +---+ | | 天津 2 ---------+ +---+ | | 福建 13 -------------+ +-+ | 西藏 26 -----------------+ | 北京 1 ---------+ | 上海 9 ---------+---+ | 浙江 11 ---------+ +-----------------------------------+ 广东 19 -------------+

算法设计心得体会(2)

算法设计心得体会 算法设计与分析学习心得 班级：物联网1201 姓名：刘潇学号：29 一、实验内容： 这学期的算法与设计课，老师布置了这四个问题，分别是货郎担问题，动态生成二维数组，对话框下拉列表，排序问题。 二、学习掌握： 基本程序描述： 货郎担问题：货郎担问题属于易于描述但难于解决的著名难题之一，至今世界上还有不少人在研究它。货郎担问题要从图g的所有周游路线中求取具有最小成本的周游路线，而由始点出发的周游路线一共有！条，即等于除始结点外的n一1个结点的排列数，因此货郎担问题是一个排列问题。货郎担的程序实现了利用穷举法解决货郎担问题，可以在城市个数和各地费用给定的情况下利用穷举法逐一计算出每一条路线的费用，并从中选出费用最小的路线。从而求出问题的解 费用矩阵：费用矩阵的主要内容是动态生成二维数组。首先由键盘输入自然数，费用矩阵的元素由随机数产生，并取整，把生成的矩阵存放在二维数组中，最后把矩阵内容输出到文件和屏幕上。它采用分支界限法，分支限界法的基本

思想是对包含具有约束条件的最优化问题的所有可行解的解空间进行搜索。该算法在具体执行时，把全部可行的解空间不断分割为越来越小的子集，并为每个子集内的解计算一个下界或上界。动态生成二维n*n的数组程序利用指针表示数组的行和列，并逐一分配空间，在输入n的数值后，系统自动分配空间，生成n*n的数组，并产生随机数填充数组，最后将结果输入到指定文件中。 Mfc：在下拉列表框中添加内容程序，在下拉列表对应的函数中利用addstring添加需要的内容。首先定义下拉列表框为ccombox型，并定义其属性名，利用addstring函数可以任意添加需要的内容。a排序问题:快速排序的运行时间与划分是否对称有关，其最坏情况发生在划分过程中产生的两个区域分别包含n-1个元素和1个元素的时候。其算法的时间复杂度为O(n 2),在最好的情况下每次划分的基准恰好为中值，可得其算法时间复杂度为O(n㏒n)。算法的实现和理解和代码实现完全是两回事，想要完全掌握一种算法，需要动手实践，用代码实现，才能理解透彻，真正掌握。b 对话框下拉列表：这个项目简单易懂，轻松实现。 三.疑问与总结： 货郎担的问题，我认为穷举法相对比而言是比较初级的方法，费时耗力，适合在练习时选用，但是在实际问题中不建议采用。克鲁斯卡尔或者普里姆算法求取最小生成树的方

卫生法律规章制度与监督学题库

卫生法律制度与监督学 【名解】 1、国家卫生监督：是指卫生行政机关或法律法规授权的卫生执法主体对管辖围有关单 位和个人执行卫生法律的情况予以监督检查的活动，主要包括公共卫生 监督、医政监督、药政监督和其他有关的卫生监督等。 2、卫生法的渊源：是指已被承认具有法律效力的卫生法律法规的各种具体外在表现形式， 是卫生法适用和解释中可援引意义上的规。 3、卫生立法：卫生法制定又称卫生立法，是指有权国家机关依照法定职权和法定程序制定、 修改、补充或废止卫生法律和其他规性卫生法律文件的一种专门性活动。 4、卫生司法：即卫生法的适用，是指国家司法机关及其司法人员，依据法定职权和法定程 序，运用卫生法律处理具体案件的专门活动。 5、卫生法的溯及力：法的溯及力即某一法对它生效以前的行为和事件是否适用，如果适用 就具有溯及力，反之则没有溯及力。 6、行政责任：是指行为主体因违反卫生法或因卫生法规定的事由，尚未构成犯罪时，依法 应当承担的不利法律后果。 7、羁束卫生监督行为：指凡是卫生法律、法规和规章对行为的容、形式、程序、围、 手段等作出了较详细、具体和明确规定，卫生监督机关严格依法 而实施的卫生监督行为。 8、自由裁量卫生监督行为：是指卫生监督机关有一定自由度的卫生监督行为。 9、依职权卫生监督行为：是指卫生监督机关依据公共卫生法律、法规赋予的职权，无需 相对人申请而由主动作出的行为。 10、依申请卫生监督行为：是指卫生监督机关被动情况下作出的行为，只有在相对人申请 的条件下，才能依法采取的卫生监督行为。 11、确定力：是指卫生监督行为依法有效成立后，即产生不可变更力，非依法定事实和程 序不得随意变更或撤销。 12、拘束力：是指卫生监督行为依法有效成立，行为的容对有关组织和人员具有约束和 限制的效力，必须遵守、服从。 13、卫生行政许可：是卫生行政部门根据公民、法人或者其他组织的申请，按照卫生法律、 法规、规章和卫生标准、规进行审查，准予其从事与卫生管理有关 的特定活动的行为。 14、卫生监督检查：是指卫生监督机构依法对卫生行政相对人遵守卫生法律规和具体行 政决定所进行的了解和调查，并依法处理的卫生行政执法活动。 15、卫生行政处罚：只是卫生行政部门为维护公民健康，保护公民、法人或其他组织的合 法权益，依法对相对人违反卫生行政法律规尚未构成犯罪的行为给 予的惩戒或制裁。 16、卫生行政强制措施：是指卫生行政部门为预防或制止危害公共健康的行为或事件的发生 或扩大，维持公共卫生的正常秩序，依法采取的强制限制相对人的 人身或财产流通的各种措施。 17、卫生行政强制执行：是指相对人逾期拒不履行法定义务或拒不执行卫生行政部门做出 的已生效的具体行政行为，由卫生行政部门申请人民法院强制其 履行其义务的行政行为。

《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/fa9203357.html, 《机器学习》的总结与心得_深圳光环大数据培训 这段时间利用下班晚上和周末在家的时间把《机器学习》看了一遍，总的来说，除了前两章是基础，其余章节都是介绍模型方法，应用场景、理论推导、优化过程、算法等，每章都可独立阅读而不受其他章节影响。 如果只是每一章都看完，顶多就是了解了一种方法，相互之间是割裂的，这样当碰到一个实际问题，仍然无法思路完整的求解，因而有必要在阅读时就要有意识甚至刻意的建立起知识架构。实际上，所谓的机器学习，是面对一个具体的问题，从给定的数据中产生模型的算法，也就是说脱离了实际问题谈机器学习算法是毫无意义的。 参考本书的章节内容，加上自己在读书、工作中的一些理解，简单总结一下基于机器学习的一般性问题解决方法。 前面提到，脱离实际问题谈机器学习是毫无意义的，那么在给定数据集（所谓大数据）和具体问题的前提下，一般解决问题的步骤可以概括如下： 1、数据抽象 将数据集和具体问题抽象成数学语言，以恰当的数学符号表示。这样做自然是为了方便表述和求解问题，而且也更加直观。 2、设定性能度量指标 机器学习是产生模型的算法，一般来说模型都有误差。如果模型学的太好，把训练样本自身的一些特点当成所有潜在样本具有的一般性质，这种情况称为过拟合，这样的模型在面对新样本时就会出现较大误差，专业表述就是导致模型的泛化性能下降。

https://www.wendangku.net/doc/fa9203357.html, 与之相对的是欠拟合，模型对样本的一般性质都没学好，这种情况一般比较好解决，扩充数据集或者调整模型皆可。 而一般来说无论是机器学习还是现在很火的深度学习，面对的主要问题都是过拟合。那么为了保证模型的泛化能力足够强，必须要有衡量模型泛化能力的评价标准，也就是性能度量的设定。 很显然不同的性能度量会导致不同的评判结果，好的性能度量能够直观的显示模型的好坏，同时也能看到不同模型，或者模型的不同参数下对解决问题的程度好坏。 进一步，有的问题可以直接基于设定的性能度量直接做最优化，得出该问题的一般求解模型。 比如回归任务最常用的性能度量就是均方误差，目标就是让均方误差最小，这就直接转化成了一个最优化问题。 其他一些常用的有错误率与精度、查准查全率、ROC与AOC等。 当然更为重要的是，仅仅设定好性能度量是不够的，不同模型或者不同参数下得到的性能度量结果一般是不同的，一般来说不能简单的比较结果，而应该基于统计假设检验来做效果判定。也就是说通过比较检验的方法，我们就可以判断，如果观察到A比B好，在统计意义上A的泛化性能是否优于B，以及这个判断的把握有多大。 3、数据预处理 之所以要做数据预处理，是因为提供的数据集往往很少是可以直接拿来用的。

计算方法心得体会

计算方法心得体会 篇一：计算材料心得体会 湖南工业大学 课程设计 资料袋 学院（系、部）学年第学期课程名称计算材料学指导教师雷军辉职称讲师 学生姓名余晓燕专业班级应用物理081班学号08411XX35 题目计算BN的弹性常数 成绩起止日期 XX年 12月 4日～ XX年 12 月12 日 目录清单 湖南工业大学 1 课程设计任务书 XX—XX 学年第 1 学期

学院（系、部）专业班级 课程名称：计算材料学一、设计题目：计算BN的弹性常数 指导教师（签字）：年月日系（教研室）主任（签字）：年月日 2 （计算材 料） 设计说明书 计算BN的弹性常数 起止日期：XX 年 12月 4日至 XX 年 12月 12日学班学成 生姓名级号绩 余晓燕 081 08411XX35 指导教师(签字) 理学院（部） XX年 12 月 12 日 3

计算BN的弹性常数 背景： 近年来，随着材料、物理、计算机和数学等学科的发展，应用计算的方法研究材料的结构、能量和性能已成为一门迅速发展的新兴学科-计算材料学。这种方法不仅能进行材料的计算模拟，而且能进行材料的计算机设计和相关性能的预测。随着计算机技术的飞速发展，第一性原理计算的方法在材料的结构和性能等方面的研究已取得了巨大的成功，第一性原理的方法是基于量子力学理论，从电子运动的层次研究材料的结构和相关性能。目前，CASTEP软件的主要功能是对半导体、非线性光学材料、金属氧化物、玻璃、陶瓷等固体材料，对电子工业、航空航天以及石化、化工等工业领域有着非常重要的战略意义。对这些材料而言，其电子的结构与性质，以及表面和界面的性质与行为都非常重要。CASTEP的量子力学方法，为深入了解固体材料的这些性质并进而设计新的材料，提供了强有力的工具。 基于密度泛函平面波赝势方法的CASTEP软件可以对许多体系包括像半导体、陶瓷、金属、矿石、沸石等进行第一性原理量子力学计算。典型的功能包括研究表面化学、能带结构、态密度、热学性质和光学性质。它也能够研究体系电荷密度的空间分布和体系波函数。CASTEP还可以用来计算晶

聚类分析法总结

聚类分析法 先用一个例子引出聚类分析 一、聚类分析法的概念 聚类分析又叫群分析、点群分析或者簇分析，是研究多要素事物分类问题的数量，并根据研究对象特征对研究对象进行分类的多元分析技术，它将样本或变量按照亲疏的程度，把性质相近的归为一类，使得同一类中的个体都具有高度的同质性，不同类之间的个体都具有高度的异质性。 聚类分析的基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。 描述亲属程度通常有两种方法：一种是把样本或变量看出那个p维向量，样本点看成P 维空间的一个点，定义点与点之间的距离；另一种是用样本间的相似系数来描述其亲疏程度。有了距离和相似系数就可定量地对样本进行分组，根据分类函数将差异最小的归为一组，组与组之间再按分类函数进一步归类，直到所有样本归为一类为止。 聚类分析根据分类对象的不同分为Q型和R型两类，Q--型聚类是对样本进行分类处理，R--型聚类是对变量进行分类处理。 聚类分析的基本思想是，对于位置类别的样本或变量，依据相应的定义把它们分为若干类，分类过程是一个逐步减少类别的过程，在每一个聚类层次，必须满足“类内差异小，类间差异大”原则，直至归为一类。评价聚类效果的指标一般是方差，距离小的样品所组成的类方差较小。 常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法（逐步聚类法）、有序样本聚类法、图论聚类法和模糊聚类法等。 二、对聚类分析法的评价 聚类分析也是一种分类技术。与多元分析的其他方法相比，该方法较为粗糙，理论上还不完善，但应用方面取得了很大成功。与回归分析、判别分析一起被称为多元分析的三大方法。 聚类的目的：根据已知数据，计算各观察个体或变量之间亲疏关系的统计量（距离或相关系数）。根据某种准则（最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法），使同一类内的

卫生法律法规与监督学

第十一章医疗安全和质量法律制度与监督 1.医疗事故的概念：根据《条例》规定，指医疗机构及其医务人员在医疗活动中，违反医疗卫生管理法律、行政法规、部门规章和诊疗护理规范、常规，过失造成患者人身损害的事故。根据对患者人身造成的损害程度，医疗事故分为四级。 2.医疗事故的构成要件： 1）医疗事故的主体违法 2）存在诊疗护理的过失 3）造成患者人身损害的结果 4）存在直接因果关系 3.医疗质量安全事件：医疗机构及其义务人员在医疗活动中，由于诊疗过错、医药产品缺陷等原因，造成患者死亡、残疾、器官组织损伤等导致功能障碍等明显人身损害的事件。原则上医疗机构逢疑必报。 4.（选择题）医疗质量安全事件报告时限：一般（15日内）；重大（12h内）；特大（2h内） 第十二章传染病防治法律制度与监督 1.法定管理的传染病病种（3类39种） 1）甲类传染病：鼠疫、霍乱。 2）乙类传染病（26种）：甲型H1N1、传染性非典型肺炎、艾滋病、病毒性肝炎、脊髓灰质炎、人感染高致病性禽流感、麻疹、流行性出血热、狂犬病、流行性乙型脑炎、登革热、炭疽、细菌性和阿米巴性痢疾、肺结核、伤寒和副伤寒、流行性脑脊髓膜炎、百日咳、白喉、新生儿破伤风、猩红热、布鲁氏菌病、淋病、梅毒、钩端螺旋体病、血吸虫病、疟疾。 3）丙类传染病（11种）手足口、流行性感冒、流行性腮腺炎、风疹、急性出血性结膜炎、麻风病、流行性和地方性斑疹伤寒、黑热病、包虫病、丝虫病，除霍乱、细菌性和阿米巴性痢疾、伤寒和副伤寒以外的感染性腹泻病。 ?对乙类传染病中甲型H1N1、传染性非典型肺炎、炭疽中的肺炭疽和人感染高致病性禽流感，采取本法所称甲类传染病的预防、控制措施。 2.传染病的控制 (一)一般性措施：控制传染源 医疗保健机构、卫生防疫机构发现传染病时，应当及时采取下列控制措施： ①对甲类传染病病人和病原携带者，乙类传染病中的非典病人，炭疽中的肺炭疽病人，人感

深度学习--深度信念网络

【转】深度学习--深度信念网络（Deep Belief Network） ―深度学习‖学习笔记之深度信念网络 本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2) 这个基本结构如何组成深度信念网络。本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。如果有愿意深入了解受限玻尔兹曼机、深度信念网络的，想对深度学习有更多了解的，请访问深度学习官方网站。或者读者可以参考文末的―推荐阅读‖一节。 ―深度学习‖学习笔记之深度信念网络 本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2) 这个基本结构如何组成深度信念网络。本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。如果有愿意深入了解受限玻尔兹曼机、深度信念网络的，想对深度学习有更多了解的，请访问深度学习官方网站。或者读者可以参考文末的―推荐阅读‖一节。 目录 概述 (2) 受限玻尔兹曼机 (3) 神经元之间的条件独立性 (3) 使用RBM 的过程 (4) 训练RBM (5) 深度信念网络 (5) 训练过程： (6) 调优过程(Fine-Tuning) ： (6) 使用过程 (7) 推荐阅读 (8) 论文 (8) 博文和网络教程 (8) 概述 深度信念网络(Deep Belief Network, DBN) 由Geoffrey Hinton 在2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。下面的图片展示的是用DBN 识别手写数字：