C1L1L2实例数据
郑州某医院百级手术部焓湿计算实例
郑州某医院百级手术部焓湿计算实例案例：百级手术室，以郑州为例，面积 45 平方，净高 3 米，医护人员 12 人。
夏季：tg=35. 6℃，ts=27.4℃。
冬季：tg=-7 ℃，φ=60%。
夏季室内设计参数：温度24℃，相对湿度50%。
冬季室内设计参数：温度24℃，相对湿度50%。
L 送 =11000m3/h ， L 新 =1200 m3/h ， L 回 =9800 m3/h 。
1 送风量计算依据《医院洁净手术部建筑技术规范》 GB50333-2013 手术台工作面高度截面平均风速为 0.25—0.3m/s ，送风口面积不低于 6.24m2 （ 2.4*2.6 ），风神的层流天花尺寸为 2.5*2.7 ；考虑到风速的衰减，根据经验，出风口平面风速宜为0.45—0.5 m/s ，能够满足要求。
1.1总送风量的确定L=0.45*2.5*2.7*3600=10935m3/h ，取 11000m3/h;1.2新风量的确定新风量的确定主要依据以下几条，并且选其中最大值。
1.2.1 按照《医院洁净手术部建筑技术规范》 GB50333-2002 规定换气次数计算的新风量；L1=6 次 /h*45m2*3m=810m3/h1.2.2 补偿室内的排风并能保持室内正压值的新风量；《医院洁净手术部建筑技术规范》规定每间手术室排风量不能低于 L2=200m3/h, 保持正压从缝隙渗透的风量按下式计算：L3=a .∑(q.L)式中： L3—渗透风量（ m3/h ）；a---- 安全系数，可取 1.1—1.2 ；q---- 当洁净室为某一压差值时单位长度缝隙的渗透风量(m3/h.m); 对于压差为 9.8Pa 时，密闭门 q=6 ；L---- 缝隙长度（ m ）本手术室两个门：一个为 1.4m*2.1m 的电动气密闭门， L1=7m ；一个为 0.9m*2.1m 的手动平开气密闭门， L2=6m 。
L3=1.2*(q.L1+q.L2)=1.2*(6*7+6*6)=93.6m3/h;补偿室内的排风并能保持室内正压值的新风量：L2+L3=293.6m3/h1.2.3 人员呼吸所需新风量依据《医院洁净手术部建筑技术规范》表 4.0.1 ，每人最小新风量为 60m3/h. 人。
范数应用案例
范数应用案例范数是线性代数中的重要概念，广泛应用于机器学习、信号处理、优化等众多领域。
本文将从不同领域选取范数的应用案例进行介绍，并分析范数在这些案例中的作用和意义。
一、机器学习领域1.1 L1范数在稀疏表示中的应用在机器学习中，L1范数常被用于稀疏表示，例如LASSO回归和特征选择。
L1范数正则化可以使得模型系数变得稀疏，进而实现特征选择和降维。
以图像识别为例，L1范数可以用于稀疏编码，从而实现图像的稀疏表示和压缩。
在实际的图像处理中，L1范数能够减少噪声和冗余信息，提高图像的清晰度和识别准确率。
1.2 L2范数在支持向量机中的应用支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习模型，常用于分类问题。
在SVM中，L2范数正则化可以帮助模型避免过拟合，提高模型的泛化能力。
通过对模型参数进行L2范数惩罚，可以有效控制模型的复杂度，使得模型更加稳定和可靠。
在实际的分类任务中，L2范数在SVM模型中得到了广泛的应用。
二、信号处理领域2.1 L1范数在压缩感知中的应用在信号处理领域，压缩感知是一种重要的信号采样和重构技术。
L1范数最小化问题在压缩感知中扮演着至关重要的角色，它可以通过最小化信号的稀疏表示，实现从极少的采样数据中准确地重构原始信号。
在图像处理、音频处理等领域，L1范数被广泛应用于压缩感知算法，实现高效的信号采样和重构。
2.2 L2范数在滤波器设计中的应用在数字信号处理中，滤波器设计是一项重要的任务。
L2范数正则化在滤波器设计中被广泛应用，通过对滤波器参数进行L2范数惩罚，可以实现滤波器的平滑和抑制非必要的频率成分。
在音频处理、通信系统等领域，L2范数正则化可以帮助设计出稳定和高性能的滤波器，提高信号的质量和清晰度。
三、优化领域3.1 L1范数在稀疏优化中的应用在优化问题中，稀疏优化是一种常见的技术，它可以帮助寻找到具有稀疏性质的最优解。
L1范数被广泛应用于稀疏优化问题中，例如稀疏表示、压缩感知、特征选择等。
电子电路综合实验-LC正弦波振荡器报告
LC 正弦波振荡（虚拟实验）1、 电容三点式（1）121100,400,10C nF C nF L mH ===示波器频谱仪（2）121100,400,5C nF C nF L mH ===示波器频谱仪（3）121100,1,5C nF C F L mH μ===示波器频谱仪数据表格: （C1, C2, L1） （C 1，C 2，L 1） O U •i U •增益A 相位差 谐振频率f 0 测量值 理论值 测量值 理论值 （100nF,400nF,10mH ）5.972V1.486V44.0191806.025kHz5.627（100nF,400nF,5mH ） 4.698V 1.161V 4 4.047 180 7.995 kHz 7.958 （100nF,1uF,5mH ）7.116V711.458mV1010.0021807.897 kHz7.465实验数据与理论值间的差异分析:增益差别不大但谐振频率差别较大, 主要是由于读数是的精度有限造成的。
由于游标以格为单位, 因此读数时选取的幅值最大的点可能与实际有差, 因而谐振频率的测量也有误差。
2、 电感三点式（1）1225,100,200L mH L H C nF μ===示波器频谱仪（2）1225,100,100L mH L H C nF μ===示波器频谱仪（3）1222,100,100L mH L H C nF μ===示波器频谱仪数据表格:（L1, L2, C2）（L1，L2，C2）OU•(V)iU•(mV)增益A 相位差谐振频率f0测量值理论值测量值(kHz)理论值(kHz)（5mH,100uH,200nF） 4.497V 89.938mV 50.001 50 180 5.039kHz 4.983 （5mH,100uH,100nF） 4.504V 90.070 mV 50.005 50 180 7.010kHz7.047（2mH,100uH,100nF） 4.483V 224.150mV 20.000 20 180 10.951kHz10.983实验数据与理论值间的差异分析:误差均较小, 主要由于电路不够稳定以及读数精度造成。
L1和L2规范化在机器学习中的应用
L1和L2规范化在机器学习中的应用在机器学习的应用中，常常涉及到数据的规范化处理。
其中比较常见的两种规范化方法是L1和L2规范化。
这篇文章将会介绍这两种规范化方法的概念、原理和在机器学习中的实际应用。
1. L1规范化L1规范化，也叫L1正则化，是一种线性模型的正则化方法，其核心思想是在原始代价函数基础上，添加一个惩罚项。
这个惩罚项中的系数是Lambda。
这样做的目的是使模型中不重要的特征对结果产生的影响减小，从而提高模型的泛化能力。
其具体计算公式如下：cost = J(θ) + λΣ|θi|其中，cost是带有L1正则化的代价函数；J(θ)是原始代价函数；λ是超参数，用于控制L1正则化的强度；|θi|是指θi的绝对值。
举个例子，假设一个线性模型的代价函数是：J(θ) = (Y - Xθ)T (Y - Xθ)其中，X是训练集数据，Y是训练集标签，θ是线性模型中的参数。
那么，加上L1正则化的代价函数为：cost = (Y - Xθ)T (Y - Xθ) + λΣ|θi|其中，Σ|θi|表示θ中所有参数的绝对值之和。
现在的目标就是找到一个最小化cost的θ。
在L1正则化中，对于某些非常小的参数，其权重可能会被置为0，从而使模型更加简化，避免过拟合的情况发生。
2. L2规范化L2规范化，也叫L2正则化，与L1规范化的思路类似。
它也是在原始代价函数基础上添加一个惩罚项，但是惩罚项中的系数是每个参数的平方和。
具体来说，其计算公式为：cost = J(θ) + λΣθi2其中，cost是带有L2正则化的代价函数；J(θ)是原始代价函数；λ是超参数，用于控制L2正则化的强度；θi2是指θi的平方。
举个例子，假设一个线性模型的代价函数是：J(θ) = (Y - Xθ)T (Y - Xθ)其中，X是训练集数据，Y是训练集标签，θ是线性模型中的参数。
那么，加上L2正则化的代价函数为：cost = (Y - Xθ)T (Y - Xθ) + λΣθi2其中，Σθi2表示θ中所有参数的平方和。
高频电子实验指导书1
实验一 LC 与晶体振荡器实验一、实验目的1）、了解电容三点式振荡器和晶体振荡器的基本电路及其工作原理。
2）、比较静态工作点和动态工作点，了解工作点对振荡波形的影响。
3）、测量振荡器的反馈系数、波段复盖系数、频率稳定度等参数。
4）、比较LC 与晶体振荡器的频率稳定度。
二、实验预习要求实验前，预习教材：“电子线路非线性部分”第3章：正弦波振荡器；“高频电子线路”第四章：正弦波振荡器的有关章节。
三、实验原理说明三点式振荡器包括电感三点式振荡器（哈脱莱振荡器）和电容三点式振荡器（考毕兹振荡器），其交流等效电路如图1-1。
1、起振条件1）、相位平衡条件：X ce 和X be 必 需为同性质的电抗，X cb 必需为异性质的电抗，且它们之间满足下列关系：2）、幅度起振条件： 图1-1 三点式振荡器式中：q m ——晶体管的跨导，Xbe Vf eXce Vo Xcbbc +_+_LCX X X X Xc o C L ce be 1 |||| )(=-=+-=ω，即)(Au1* 'ie L oe m q q q Fu q ++>F U ——反馈系数， A U ——放大器的增益， q ie ——晶体管的输入电导， q oe ——晶体管的输出电导， q'L ——晶体管的等效负载电导， F U 一般在0.1~0.5之间取值。
2、电容三点式振荡器1）、电容反馈三点式电路——考毕兹振荡器图1-2是基本的三点式电路，其缺点是晶体管的输入电容C i 和输出电容Co 对频率稳定度的影响较大，且频率不可调。
（a ） 考毕兹振荡器 （b ） 交流等效电路图1-2 考毕兹振荡器2）、串联改进型电容反馈三点式电路——克拉泼振荡器电路如图1-3所示，其特点是在L 支路中串入一个可调的小电容C 3，并加大C 1和C 2的容量，振荡频率主要由 C 3和L 决定。
C 1和C 2主要起电容分压反馈作用，从而大大减小了C i 和C o 对频率稳定度的影响，且使频率可调。
三路电源自动转换
BQ8三路电源自动转换控制器三路电源自动转换控制器使用说明书杭州博耐电子设备有限公司一、概述双电源自动转换开关已经为我们所熟悉了。
但对于使用要求更高的场合，通常采用三路电源进线自动转换来保证电源供电的连续性和可靠性。
此时你是怎么应用的呢？采用一路电源和二路电源组合在一台ATS里，出来的电源再与第二台ATS电源组合在一起，是不是觉得很复杂；且两套双电源用两台双电源机构和两个控制器，元件越多本身就增加了故障发生的概率。
还是用别的方法，总之，是不是感觉到特繁琐。
为此，我公司国内率先研制推出三路电源自动转换开关控制器使这一切变得完美简单，不再需要繁杂的接线，产品整洁美观，只需要接几根线即可完成。
操作机构不管是塑壳断路器，还是框架断路器，还是CD2的电操，都可与之配套。
产品还可以自动输出油机启动信号，在没有市电时自动启动油机。
采用方式是任何一路正常供电使用，另二路备用。
当正常使用的电源故障停电时，自动自动检测两路备用电源，当第二路电源正常，则采用二路电源供电；当检测二路电源也故障，则启动油机或自动接通第三路电源。
三个开关之间设计电气双重联锁技术，确保三个开关只能合闸一个。
该装置充分考虑了在多种执行元器件上的应用，可直接用于断路器开关、接触器、空气断路器以及CD2电操等。
其结构紧凑、电路先进、接线简单，可靠性高，可广泛应用于电力、邮电、石油、煤炭、冶金、铁道、市政、智能大厦等行业、部门的电气装置、自动控制以及调试系统。
二、性能和特点★适用于三路市电、两路市电一路发电机的三路电源的自动转换控制；★以微处理器为核心，指示灯显示，轻触按钮操作方便；★时刻监视三路电源三相电压，对出现的电压异常（过压、欠压、缺相、失电）做出准确的判断并输出无源控制开关量；★内部设有控制电源切换电路，充分考虑了在各种操作机构的应用(如三个接触器，电动空开，框架断路器，CD2电操塑壳断路器等)，还可作为ATS以及三选一工作电源使用；（三路只要其中一路电源正常，即有控制电源输出）。
关联规则
内部资料 泰迪科技（）
4
关联规则——Apriori算法介绍
以超市销售数据为例，提取关联规则的最大困难在于当存在
很多商品时，可能的商品的组合（规则的前项与后项）的数
目会达到一种令人望而却步的程度。因而各种关联规则分析 的算法从不同方面入手减小可能的搜索空间的大小以及减小 扫描数据的次数。 Apriori算法是最经典的挖掘频繁项集的算法，第一次实现了 在大数据集上可行的关联规则提取，其核心思想是通过连接 产生候选项与其支持度然后通过剪枝生成频繁项集。
内部资料 泰迪科技（）
5
关联规则——Apriori算法介绍
1、关联规则和频繁项集
，
（1）关联规则的一般形式 项集A、B同时发生的概率称为关联规则的支持度：
Support ( A B) P( A B)
项集A发生，则项集B也同时发生的概率为关联规则的置信度：
Confidence( A B) P( B|A)
订单号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 菜品id 18491, 8693，8705 8842,7794 8842，8693 18491，8842，8693，7794 18491，8842 8842，8693 18491，8842 18491，8842,8693,8705 18491，8842,8693 18491，8693 菜品id a，c，e b，d b，c a，b，c，d a，b b，c a，b a，b，c，e a，b，c a，c，e
项集将不会存在于 Ck ，该过程就是剪枝。
内部资料 泰迪科技（）
13
关联规则——Apriori算法实现
Apriori算法的实现的两个过程 过程一：找出所有的频繁项集。 过程二：由频繁项集产生强关联规则 由过程一可知未超过预定的最小支持度阈值的项集已被剔除， 如果剩下这些规则又满足了预定的最小置信度阈值，那么就挖 掘出了强关联规则。
范数应用案例
范数应用案例
1. 在机器学习中，范数常常用来衡量数据的特征向量的大小。
例如，在支持向量机算法中，可以使用范数来正则化模型的权重参数，以防止过拟合。
2. 在图像处理中，常常使用L1范数或者L2范数来衡量图像的稀疏性。
例如，可以使用L1范数来约束稀疏表示问题，以便生成更加稀疏的图像。
3. 在信号处理中，L1范数可以用来计算信号的稀疏系数，从而进行信号降噪。
通过最小化L1范数，可以将信号的噪声部分去除，保留信号的主要特征。
4. 在推荐系统中，可以使用L2范数来衡量用户对不同商品的偏好程度。
通过最小化L2范数，可以获得更好地符合用户偏好的推荐结果。
5. 在网络流量分析中，可以使用L1范数来衡量网络连接的异常程度。
通过比较不同网络连接的L1范数，可以识别出潜在的网络攻击或者异常行为。
6. 在图像识别中，可以使用L2范数来衡量两幅图像之间的相似度。
通过计算两幅图像的L2范数，可以获得它们之间的距离。
7. 在文本数据的处理中，可以使用L1范数或者L2范数来衡量文本的稀疏性。
通过最小化范数，可以获得更加稀疏的文本
表示，从而提高文本分类或者聚类的性能。
8. 在最优化问题中，可以使用范数作为约束条件。
例如，可以使用L1范数作为约束条件，以获得较为稀疏的解。
《机械设计基础》平面机构运动简图及自由度
一、铰链四杆机构
铰链四杆机构：以铰 链连接的四杆机构。 AD为机架，AB、DC为 连架杆，BC为连杆。
1、曲柄摇杆机构
曲柄：能做360°整周转动的连架杆。 摇杆：只能做小于360°摆动连架杆。
1为曲柄， 3为摇杆， 2为连杆， 4为机架。
2、双曲柄机构
两个连架杆均为曲柄（均可作整周转动）。
振动筛机构
例3-3
已知lBC=120mm,lCD=90mm,lAD=70mm,AD为机架。 (1)若该机构能成为曲柄摇杆机构，且AB为曲柄，求lAB. (2)若该机构能成为双曲柄机构，求lAB. (3)若该机构能成为双摇杆机构，求lAB.
则lAB ≤40mm. (2) 有两种情况：lBC最长，或lAB最长；100mm ≤ lAB ≤140mm (3)有三种情况； Ⅰ、AB最短、BC最长 40mm＜ lAB ＜70mm
第二章
平面机构运动简图及 自由度
机构由构件组成． 平面机构:所有构件都在同一平面或相互 平行的平面内运动的机构．
二、运动副及其分类
运动副：两构件直接接触并能保持一定形 式相对连接。 如：活塞与缸体 ，活塞与连杆的连接。 不同的运动副对运动的影响不同。 运动副分类： 按接触形式分： 低副和高副。
1、低副
步骤：按给定K 算出 置几何关系 + 辅助条件 寸参数。 按极限位 确定机构尺
例：3-1 已知曲柄摇杆机构的摇杆CD的长度,摆 角 和行程速比系数K,设计该机构。
k 1 步骤:(1)求 : k 1 (2)任选D点,选比例,按CD长度和摆角， 作出摇杆的两极限位置C1D、C2D 。 （3）连接C1C2，并作C1C2的垂线C1M 。
本例 实质是确定曲柄转动中心A（有无穷多解）
一级泛化和二级泛化的例子
一级泛化和二级泛化的例子
【最新版】
目录
1.泛化的概念
2.一级泛化的例子
3.二级泛化的例子
4.泛化的应用
正文
一、泛化的概念
泛化是机器学习中的一种重要概念。
在机器学习中，泛化是指模型在训练集上训练出的知识能够应用到新的、未见过的数据集上的能力。
泛化能力强的模型，能够在未见过的数据集上取得较好的预测效果；泛化能力弱的模型，则在未见过的数据集上的预测效果较差。
二、一级泛化的例子
一级泛化指的是在训练集上训练出的模型能够在测试集上取得较好的预测效果。
例如，当我们使用决策树算法对数据进行分类时，如果模型在训练集上的预测准确率较高，同时在测试集上的预测准确率也较高，那么我们就可以说这个模型具有较强的一级泛化能力。
三、二级泛化的例子
二级泛化指的是在训练集上训练出的模型不仅能在测试集上取得较好的预测效果，还能在更陌生的数据集上取得较好的预测效果。
例如，当我们使用支持向量机算法对数据进行分类时，如果模型在训练集和测试集上的预测准确率都较高，并且在新的数据集上的预测准确率也较高，那么我们就可以说这个模型具有较强的二级泛化能力。
四、泛化的应用
泛化在机器学习中的应用非常广泛，它是评价模型性能的重要指标之一。
在实际应用中，我们通常会通过交叉验证等方法来评估模型的泛化能力，以此来选择最优的模型。
肺癌转移相关基因C1、L1、L2片断的验证及全长序列的克隆
Ｋｅ ｒ ｓ Ｌ ｎ ｅ ｐ ａ ｍｓ ｕ ｇ ｃ ｎ ｅ ｔｓａ ｉ ｌ ｔｄ ｇ ｎ ；Ｒ ｐ ｄ ａ ｐｉ ｃ ｔ ｎ ｏ ＤＮ ｅ ｄ ｙ ｗｏ ｄ ： ｕ ｇ ｎ ｏ ｌ ｓ ；Ｌ ｎ ａ ｃ ｒｍｅａ ｔｓｓ ｒ ａｅ ｅ ｅ ｅ ａ ｉ ｍ ｌ ａ ｉ ｆｃ Ａ ｎ ｓ ｉ ｆ ｏ
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维普资讯
山东 医药 ２０ 第 ４ ０７年 ７卷第 ３ Ｏ期
肺癌 转 移 相关 基 因 Ｃ Ｌ Ｌ 、 、２片 断 的验证
及全 长 序 列 的克 隆
郑毛根 ，田大 力 ，黄 波
（ 中国医科 大学第 四临床 学院 ，辽 宁沈 阳 １０ ３ ） ０ ２ １
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电子电路分析实例
一款简单的恒流源电路图如下图是一款简单的恒流源电路图，在该电路中：当±v,R b2、Rtii和Re被确定之后，c就被确定了，在一定范围内与负载电阻RL的大小无关，只要使管子的V伸工作在晶体管输出特性曲线的平坦部分，就可以保持Jc的不变。
（VT,Re反馈网络起到稳压）1kHz低频载波振荡电路所示的振荡电路设计在1 kHz载波振荡频率上，负载是影响尽量小的电压放大桥式振荡器，为了简化电路，使用两个2SB75晶体管，电源电压为12 V。
一个振荡器必须包括三部分：放大器、正反馈电路和选频网络。
放大器能对振荡器输入端所加的输入信号予以放大使输出信号保持恒定的数值。
正反馈电路保证向振荡器输入端提供的反馈信号是相位相同的，只有这样才能使振荡维持下去。
选频网络则只允许某个特定频率f 0 能通过，使振荡器产生单一频率的输出。
低频电压放大器低频电压放大器是指工作频率在 20 赫～ 20 千赫之间、输出要求有一定电压值而不要求很强的电流的放大器。
（ 1 ）共发射极放大电路图 1 （ a ）是共发射极放大电路。
C1 是输入电容， C2 是输出电容，三极管 VT 就是起放大作用的器件， RB 是基极偏置电阻 ,RC 是集电极负载电阻。
1 、 3 端是输入， 2 、 3 端是输出。
3 端是公共点，通常是接地的，也称“地”端。
静态时的直流通路见图 1 （ b ），动态时交流通路见图 1 （ c ）。
电路的特点是电压放大倍数从十几到一百多，输出电压的相位和输入电压是相反的，性能不够稳定，可用于一般场合。
（ 2 ）分压式偏置共发射极放大电路图 2 比图 1 多用 3 个元件。
基极电压是由 RB1 和 RB2 分压取得的，所以称为分压偏置。
发射极中增加电阻 RE 和电容 CE ， CE 称交流旁路电容，对交流是短路的； RE 则有直流负反馈作用。
所谓反馈是指把输出的变化通过某种方式送到输入端，作为输入的一部分。
如果送回部分和原来的输入部分是相减的，就是负反馈。
三角模糊数的几何解释
FAHP的基本概念
❖ 上面已经说过，任意一个模糊集，都对应着一个隶属函数 。但怎样确定一个模糊集的隶属函数是一个尚未得到解决 的问题。
❖ 通常模仿概率论中的分布函数作为隶属函数，叫做模糊分 布函数：正态分布型；梯形分布；K次抛物线分布； Cauchy型分布；S型分布等等。这些函数论域为实数， 带有参数，值域为[0，1]。
Contents
模糊数简介
FAHP的基本概念
三角模糊函数 FAHP的步骤 FAHP应用实例
FAHP的基本概念
❖为什么引入FAHP（即Fuzzy AHP）？ ❖ 在一般问题的层次分析中，构造两两比较判断矩
阵时通常没有考虑人的判断模糊性，只考虑了人 的判断的两种可能的极端情况：以隶属度1选择某 个指标，同时又以隶属度1否定（或以隶属度0选 择）其他标度值。 ❖ 有些问题中进行专家咨询时，专家们往往会给出 一些模糊量（例如三值判断：最低可能值、最可 能值、最高可能值；二值区间判断） ❖ 所以引入模糊数改进AHP
D (0.0658,0.1062,0.2041) c4
Step2：去模糊化，以及求出C1至C4的最终权重
模糊数的比较原则
将模糊值变 为一般的值
定义一：M1(l1, m1, u1) 和 M1(l1, m1, u1) 是三角模糊数。
M1 M 2 的可能度用三角模糊函数定义为
1
M M P( 1
❖ Step3:确定其他层次的各指标权重 利用相同的方法，得到下一层次的指标Ai权重wi。 则指标Ai的总权重:
TWi WCm Wi (m 1, 2, 3, 4; i=1, 2,K 12)
经计算得到下层指标的总权重如下：
Am TWm
A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12
机器学习中规范化项：L1和L2
机器学习中规范化项：L1和L2规范化（Regularization）机器学习中⼏乎都可以看到损失函数后⾯会添加⼀个额外项，常⽤的额外项⼀般有两种，⼀般英⽂称作L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。
所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做⼀些限制。
对于线性回归模型，使⽤L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使⽤L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。
下图是Python中Lasso回归的损失函数，式中加号后⾯⼀项α||w||1下图是Python中Ridge回归的损失函数，式中加号后⾯⼀项α||w||2⼀般回归分析中回归wL1正则化是指权值向量wL2正则化是指权值向量w⼀般都会在正则化项之前添加⼀个系数，Python中⽤α那添加L1和L2正则化有什么⽤？下⾯是L1正则化和L2正则化的作⽤，这些表述可以在很多⽂章中找到。
L1正则化可以产⽣稀疏权值矩阵，即产⽣⼀个稀疏模型，可以⽤于特征选择L2正则化可以防⽌模型过拟合（overfitting）；⼀定程度上，L1也可以防⽌过拟合稀疏模型与特征选择上⾯提到L1正则化有助于⽣成⼀个稀疏权值矩阵，进⽽可以⽤于特征选择。
为什么要⽣成⼀个稀疏矩阵？稀疏矩阵指的是很多元素为0，只有少数元素是⾮零值的矩阵，即得到的线性回归模型的⼤部分系数都是0. 通常机器学习中特征数量很多，例如⽂本处理时，如果将⼀个词组（term）作为⼀个特征，那么特征数量会达到上万个（bigram）。
在预测或分类时，那么多特征显然难以选择，但是如果代⼊这些特征得到的模型是⼀个稀疏模型，表⽰只有少数特征对这个模型有贡献，绝⼤部分特征是没有贡献的，或者贡献微⼩（因为它们前⾯的系数是0或者是很⼩的值，即使去掉对模型也没有什么影响），此时我们就可以只关注系数是⾮零值的特征。
这就是稀疏模型与特征选择的关系。
L1和L2正则化的直观理解这部分内容将解释为什么L1正则化可以产⽣稀疏模型（L1是怎么让系数等于零的），以及为什么L2正则化可以防⽌过拟合。
LC滤波器设计(共21张)
L1 L=120 nH
(1) 1
C3 C=1.483 pF
4
L2 L=120 nH
6
2 (2)
C1 C=49.07 pF
C2 C=11.808 pF
C4 C=11.808 pF
C5 C=49.07 pF
0
0
0
0
技术培训
第18页，共21页。
GENSYS理论(lǐlùn)电路
C1 C=4.636 pF
C7 C=29.132 pF
0
0
0
0
优点：可减小体积
技术培训
第6页，共21页。
高通滤波器电路
高通滤波器电路(diànlù)
(1) 1
C1 C=30.681 pF
C3 C=18.82 pF
3
C5 C=21.522 pF
6
C7 C=17.745 pF
9
2 (2)
L1 L=51.348 nH
L2 L=75.862 nH
L3 L=63.759 nH
L4 L=68.139 nH
4
7
10
0
C2 C=75.78 pF
C4 C=22.835 pF
C6 C=32.706 pF
0
0
0
技术培训
第7页，共21页。
高通滤波器等效电路
高通滤波器等效电路
L2 L=189.451 nH
1
4
(1) 1
1
4
C1 C=20.539 pF L1 L=76.703 nH
＞36dB @140±20MHz
＞57dB @140±40MHz ＞45dB @280～560MHz
表贴 -40～+55℃
深度学习——L0、L1及L2范数
深度学习——L0、L1及L2范数在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最⼩化误差。
最⼩化误差⽬的是让模型拟合训练数据，⽽规则化参数的⽬的是防⽌模型过分拟合训练数据。
参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是训练误差⼩，测试误差⼤。
因此，我们需要保证模型⾜够简单，并在此基础上训练误差⼩，这样训练得到的参数才能保证测试误差也⼩，⽽模型简单就是通过规则函数来实现的。
规则化项可以是模型参数向量的范数。
如：L0、L1、L2等。
⼀、L0范数与L1范数L0范数是指向量中⾮0的元素的个数。
如果我们⽤L0范数来规则化⼀个参数矩阵W的话，就是希望W的⼤部分元素都是0。
换句话说，让参数W是稀疏的。
L1范数是指向量中各个元素绝对值之和。
L1范数是L0范数的最优凸近似。
任何的规则化算⼦，如果他在Wi=0的地⽅不可微，并且可以分解为⼀个“求和”的形式，那么这个规则化算⼦就可以实现稀疏。
W的L1范数是绝对值，|w|在w=0处是不可微。
虽然L0可以实现稀疏，但是实际中会使⽤L1取代L0。
因为L0范数很难优化求解，L1范数是L0范数的最优凸近似，它⽐L0范数要容易优化求解。
⼆、L2范数L2范数，⼜叫“岭回归”（Ridge Regression）、“权值衰减”（weight decay）。
这⽤的很多吧，它的作⽤是改善过拟合。
过拟合是：模型训练时候的误差很⼩，但是测试误差很⼤，也就是说模型复杂到可以拟合到所有训练数据，但在预测新的数据的时候，结果很差。
L2范数是指向量中各元素的平⽅和然后开根。
我们让L2范数的规则项||W||2最⼩，可以使得W的每个元素都很⼩，都接近于0。
⽽越⼩的参数说明模型越简单，越简单的模型则越不容易产⽣过拟合现象。
三、L1范数和L2范数的差别⼀个是绝对值最⼩，⼀个是平⽅最⼩：L1会趋向于产⽣少量的特征，⽽其他的特征都是0，⽽L2会选择更多的特征，这些特征都会接近于0。
cs231n中的解释：L1背后的含义是：它通常更加喜欢稀疏解⼀些，它倾向于让你的⼤部分W元素接近0，少量元素可以除外，它们可以被允许偏离0，L1度量复杂度的⽅式有可能是⾮零元素的个数。
正激输出电感设计
多路输出正激式变换器耦合滤波电感的设计1引言近年来高频开关电源在电子产品中得到广泛应用。
正激式DC/DC变换器以其输出纹波小、对开关管的要求较低等优点而适合于低压、大电流、功率较大的场合。
但正激变换器对输出电感的设计有较高要求，特别在多路输出的情况。
本文分析对比正激变换器多路输出滤波电感采用独立方式和耦合方式的不同特点，讨论了耦合电感的设计方法，给出了一个设计实例，并给出仿真及试验结果。
2正激变换器普通多路输出的分析图1所示为180W正激变换器的变压器及输出部分。
两路输出分别采用无耦合的滤波电感。
其一路输出UO1为：UO1=(Uin1－UV1a)D－UV1b(1－D)=Uin1D－UV1b(1) 式（1）中，D为初级开关脉冲的占空比，UV1a、UV1b分别为整流二极管和续流二极管的压降，并假设它们相等。
该电路L的最小值一般由所需维持最小负载电流的要求决定，而电感L中的电流又分连续和不连续两种工作情况。
如果负载电流IO逐步降低，L中的波动电流最小值刚好为0时，即定义为临界情况。
在控制环中，连续状况的传递函数有两个极点，不连续状况只有一个极点。
因而在临界点上下，传递函数是突变的。
图1电路的Uin1,Uin2绕组通常都为紧耦合状态，而每一路LC滤波器的串联谐振频率不相同，这一情况将使控制环在连续状况时传递函数增加新的极点。
在多路输出时，如果辅助输出电压要保持在一定的稳定范围内，则主输出的电感必须一直超过临界值，即一直处于连续状态。
从性能上讲，L过大限制了输出电流的最大变化率，而且带直流电流运行的大电感造价昂贵。
在图1所示的电路中，当UO1保持5V不变时，随着UO2负载上的突然变化，其15.8 V的电压有可能突变4V～5V，且在经过数十至数百毫秒后才能恢复。
图1独立滤波电感两路输出正激变换器图2耦合滤波电感的两路输出正激变换器图3图4 图3电路的归一化电路图5 图4电路的重新排列为了简化设计，通常都使电感电流工作于连续状态。
明框幕墙层间位移角的计算
1.简述
明框玻璃幕墙的玻璃边缘至边框槽底的间隙计算
又称作：明框玻璃幕墙层间位移角计算
2.依据规范
[1]《玻璃幕墙工程技术规范JGJ102-2003》4.3.12章节
[2]《建筑幕墙GB/T 21086-2007》5.1.6章节
3.计算公式[1]
U lim~~由主体结构层间位移引起的分格框的变形限制（mm）；
[非抗震设计时，应根据主体结构弹性层间位移角限值确定；抗震设计时，应根据主体结构层间位移角限值的3倍确定] [2]
L1~~矩形玻璃板块竖向边长（mm）;
L2~~矩形玻璃板块横向边长（mm）;
C1~~玻璃与左、右边框的平均间隙（mm），取值时应考虑1.5mm的施工偏差
C2~~玻璃与上、下边框的平均间隙（mm），取值时应考虑1.5mm的施工偏差
4.工程计算实例
主体结构类型：多层钢结构
L1=3000mm L2=1500mm
C1=(7mm+7mm)/2-1.5mm=5.5mm
C2=(7mm+7mm)/2-1.5mm=5.5mm
主体为多层钢结构：U lim=3000mmx3x(1/300)=30mm
2C1x[1+(L1/L2)x(C2/C1)]=2x5.5x[1+(3000/1500)x(5.5/5.5)]=33mm > U lim 满足要求！
5.构造要求
6.附录一[1]
7.附录二[2]。
实验四电源滤波器插入损耗仿真
实验四电源滤波器插入损耗仿真(总10页)--本页仅作预览文档封面，使用时请删除本页--电磁场与电磁兼容实验报告学号：姓名：院系：专业：教师：5月28日实验四 电源滤波器插入损耗仿真实验一、 实验目的通过对电源滤波器基本电路的仿真实验，掌握电源滤波器构成以及各器件的功能和作用，理解滤波器EMI 防护原理。
二、 实验原理和内容实验原理图：图 1电源滤波器电路图电源滤波器是一种多级差模和共模低通滤波器级联的应用实例，它可同时滤去差模和共模两种模式的高频噪声。
图1所示为电源滤波器的原理图。
L1和L2是差模电感扼流圈，电感量一般选取几十至几百毫亨，C1是差模滤波电容，一般选取~，L3和L4是共模扼流圈，电感量约为几毫亨，绕在同一个铁氧体环上，C2和C3是共模滤波电容，电容量一般选取几纳法。
插入损耗计算公式：图2 共模扼流圈实验内容：使用EWB或Multisim等电路仿真软件，对电源滤波器进行仿真，通过改变器件参数、输入阻抗、输出阻抗等条件，观察插入损耗的变化，并对实验结果进行分析。
三、实验步骤1、设计电源滤波器电路根据图1的电路图，在仿真软件中建立仿真模型电路如下图2、图3分别为共模、差模插入阻抗测试电路。
图2 共模插入阻抗测试电路图3 共模插入阻抗测试电路2、仿真滤波器的频率响应针对共模电路和差模电路分别进行仿真，分析不同频率下的输出信号。
1）控制输入频率分别等于1kHz, 10kHz, 20kHz, 100kHz,观察示波器的输出波形。
2）改变L1 L2的参数、C2 C3的参数，观察频率响应曲线的变化。
3、仿真计算滤波器共模插入损耗4、仿真计算滤波器差模插入损耗四、实验数据和结果分析1、共模电路仿真结果1）函数发生器参数设置截图通过改变函数发生器的频率参数来调节频率。
选用变压器代替共模扼流圈，但是选用的变压器并不是理想变压器，因此更改其中一些参数如下：2）不同频率仿真结果：f=100Hz f=1kHz f=9kHzf=10kHz f=20kHz f=100kHz从仿真结果可以分析出，当输入频率在一定低频范围内增大时，输出并不出现衰减，反而随着频率的增大而增大；当输入频率达到很高的频率范围时，输出随着频率的增大而衰减。