『壹』 懸掛系統中ks/ms怎麼算
ms=240kg,mt=36kg,ks=16kN/m,b=980N·s/m,kt=160kN/m。
所用的懸架模型參數名義值為；ms=240kg,mt=36kg,ks=16kN/m,b=980N·s/m,kt=160kN/m。以C級路面的垂直速度為激勵輸入進行模擬。路面不平度系數Gq（n0）=256×10-6m2/m-1,車速v=20m/s,參考空間頻率n0=,速度功率譜密度為一白雜訊Gq·（f）=4π2Gq（n0）n20v。模擬中神經元控制器參數為:學習速率d1=30,d2=63.3,d3=15.9；比例系數k=148.7；
模擬時,先對模型參數取名義值進行驗證；然後將懸架參數的車身質量增加20%,同時輪胎剛度下降20%,考察控制器在模型參數變化時的適應能力。以上兩種情況著重考察車身加速度響應,見圖4及圖5；根據懸架系統時域輸出模擬數據,計算車身加速度、懸架動撓度、車輪動位移的均方根值及綜合性能指數G。
在名義參數情況下,兩種主動懸架都能有效地降低車身加速度,改善平順性。盡管懸架動撓度有所增大,但車輛的綜合性能仍得到了改進。而且,自適應神經元控制下的車輪動位移也有一定程度的改善,其綜合減振效果要明顯優於PID控制。由圖5和表1可見,在懸架參數變化時,兩種主動懸架仍然都能減少車身加速度,有效地改善平順性。自適應神經元控制的減振效果仍然優於PID控制。由此表明:自適應神經元控制能有效地跟隨模型參數的變化,將車身加速度控制在一個較好的范圍內,降低了參數不確定性對車輛平順性能的影響；雖然神經元控制的懸架動撓度、車輪動位移相對被動懸架有所增大,但相對PID控制仍有改善,尤其是其綜合性能也得到了改進。
『貳』 如何通過Ks值和中性突變率來計算物種的分化時間
致死率測定：取同一份菌液，分成兩份，一份經誘變處理後進行平板計數，另一份不誘變就進行平板計數，將他們的結果作個比較就知道致死率了。
正突變率：將經誘變處理後還存活的菌株，分別挑取接種到營養缺陷型培養基中。接種後存活數除以致死率計算中不經誘變處理的
『叄』 變壓器的鐵心截面積怎麼計算啊
按圖中骨架尺寸，鐵芯的毛截面積應為： 51 * 80 = 4080 mm^2，但實際中，如果有拉板，還要減去拉板的截面積。比如拉板厚1mm,寬51mm,那麼鐵芯的截面積則為：4080 - 2*1*51 = 3978mm^2,同時考慮鐵芯不可能疊得很緊，再乘以一個0。99左右的系數，那麼最後鐵芯的凈截面積為： 3978 *0.99 = 3938.22mm^2
供參考。
『肆』 ks檢驗演算法
全稱是Kolmogorov-Smirnov檢驗（柯爾莫哥洛夫-斯摩洛夫），用來檢驗你的數據的分布是不是符合一個理論的已知分布。也就是說你的原假始是H0: F=F0.
具體計算要用到經驗分布函數：Fn(x)=1/n SUM_{i=1}^n I{Xi<=x},
以此來計算檢驗統計量
D=sup_{x} | Fn(x)-F0(x)|, sup可以換成MAX.
用這個公式手算也可以得到答案的。
『伍』 酶的Ks表示什麼意義,其數值等於多少
Km的意義： ①當ν=Vmax/2時,Km=[S].因此,Km等於酶促反應速度達最大值一半時的底物濃度. ②當k-1>>k+2時,Km=k-1/k+1=Ks.因此,Km可以反映酶與底物親和力的大小,即Km值越小,則酶與底物的親和力越大；反之,則越小. ③Km可用於判斷反應級數：當[S]100Km時,ν=Vmax,反應為零級反應,即反應速度與底物濃度無關；當0.01Km
『陸』 你應該知道的模型評估的五個方法
你應該知道的模型評估的五個方法
好久沒更新了，我怕再不更，我要掉粉了，這次來更新的是模型評估的常見的五個方法：
1、混淆矩陣。
2、提升圖&洛倫茲圖。
3、 基尼系數
4、ks曲線
5、roc曲線。
1
混淆矩陣
混淆矩陣不能作為評估模型的唯一標准，混淆矩陣是算模型其他指標的基礎，後面會講到，但是對混淆矩陣的理解是必要的。
模型跑出來的「Y」值為每個客戶的預測違約概率，可以理解為客戶的有多大的可能違約。把概率等分分段，y坐標為該區間的人數，可以得到這樣子一個圖表。
可以看到圖中這條線，一切下去，在左邊就算是違約的客戶，那麼右邊就是正常的客戶，本身模型沒辦法百分百的判斷客戶的狀態，所以cd就算是會誤判的，d本來是是左邊這個小山的客戶，那就是壞客戶，但是模型預測他的概率比較高別劃分到了好客戶的這邊了，所以d就是被預測為好客戶的壞客戶，同樣的道理，c就是被預測為壞客戶的好客戶。
2
提升圖&洛倫茲圖
假設我們現在有個10000的樣本，違約率是7%，我們算出這10000的樣本每個客戶的違約概率之後降序分為每份都是1000的記錄，那麼在左圖中，第一份概率最高的1000個客戶中有255個違約的。違約客戶佔了全部的36.4。如果不對客戶評分，按照總體的算，這個分組；理論上有70個人是違約的。
把剛才的圖，每組中的隨機違約個數以及模型違約個數化成柱形圖，可以看到假設現在是p值越大的客戶，違約概率越大，那就是說這里第一組的1000個人就是概率倒序排序之後的前1000個人。那麼可以看到通過模型，可以識別到第一組的客戶違約概率是最高的，那麼在業務上運用上可以特別注意這部分客戶，可以給予拒絕的處理。
那麼洛倫茲圖就是將每一組的一個違約客戶的個數累計之後連接成一條線，可以看到在12組的時候，違約人數的數量上升是一個比較明顯的狀態，但是越到後面的組，違約人數上升的越來越少了。那麼在衡量一個模型的標准就是這個條曲線是越靠近y軸1的位置越好，那樣子就代表著模型能預測的違約客戶集中在靠前的幾組，所以識別客戶的效果就是更好。
3
基尼系數
洛倫茨曲線是把違約概率降序分成10等分，那麼基尼統計量的上圖是把違約概率升序分成10等分，基尼統計量的定義則為：
G的值在0到1之間，在隨機選擇下，G取0。G達到0.4以上即可接受。
4
ks值
ks曲線是將每一組的概率的好客戶以及壞客戶的累計佔比連接起來的兩條線，ks值是當有一個點，好客戶減去壞客戶的數量是最大的。那麼ks的值的意義在於，我在那個違約概率的點切下去，創造的效益是最高的，就圖中這張圖來說就是我們大概在第三組的概率的中間的這個概率切下，我可以最大的讓好客戶進來，會讓部分壞客戶進來，但是也會有少量的壞客戶進來，但是這已經是損失最少了，所以可以接受。那麼在建模中是，模型的ks要求是達到0.3以上才是可以接受的。
5
roc
靈敏度可以看到的是判斷正確的違約客戶數，這里給他個名字為違約客戶正確率(tpr)，誤判率就是判斷錯誤的正常客戶數（fpr）。特殊性就是正常客戶的正確率，那麼roc曲線是用誤判率和違約客戶數畫的一條曲線。這里就需要明確一點就是，我們要的效果是，tpr的越高越好，fpr是越低越好。ROC曲線就是通過在0-1之間改變用於創建混淆矩陣的臨界值，繪制分類准確的違約記錄比例與分類錯誤的正常記錄比例。具體我們來看圖。
我們首先來看A,B點的含義，A點的TPR大概為0.7左右，FPR大概是0.3左右，那麼就是說假設我錯誤的將30%壞客戶判斷是壞的，那麼可以識別70%的客戶肯定壞的。B點的TPR大概為0.3左右，FPR大概是0.7左右，那就是我錯誤的將70%好客戶當做壞客戶，只能得到30%的客戶是確定 壞客戶。所以這么說的話，點越靠近左上方，模型就是越好的，對於曲線也是一樣的。
總結
我個人建議，要依據不同的業務目的，選取不同的評估方式， 基尼系數、提升圖可以用於用人工審批情況的業務目的，不同的分組突出客戶的質量的高低，ks、roc可以用於線上審批審核的情況，根據最小損失公式，計算出概率點。
『柒』 高二數學。圖中用鉛筆劃出來的求解釋！ 為什麼知道那個是直角三角形 還有KS的值是怎麼算出來的
∠PKS是直角，∠QSK是直角（PK、QS是引向l的垂線）
∠PKF=90°-∠FKS，∠QSF=90°-∠FSK
因為PF=PK，QF=QS
∴∠PFK=∠PKF=90°-∠FKS，∠QFS=∠QSF=90°-∠FSK
根據圖片可知，∠PFK+∠QFS+∠KFS=180°
即（90°-∠FKS）+（90°-∠FSK）+∠KFS=180°
即∠KFS+180°-∠FKS-∠FSK=180°
∠KFS-∠FKS-∠FSK=0°
∠KFS=∠FKS+∠FSK
又因為∠KFS、∠FKS和∠FSK是三角形FKS是三個內角
所以∠KFS+∠FKS+∠FSK=180°
所以∠KFS=180°÷2=90°
所以三角形FKS是直角三角形。
『捌』 傾斜表面的輻照量怎麼算
不同傾斜面上的直射輻照度可利用下式求出：
S（β，α）= Sm·cosθ
式中θ是太陽光線對傾斜面的入射角，可由下式得出：
cosθ=cosβSinh+Sinβcoshcos(Ψ-α)
式中
β是傾斜面與水平面間的夾角，h是太陽高度角，Ψ是太陽的方位角，α是傾斜面的方位角，方位角從正南算起，向西為正，向東為負。對於水平面來說，由於β=0，所以cosθ=Sinh，因此：
S（0，0）= Sm·Sinh
設KS=S（β，α）/S（0，0），將前面的公式代入，則有：
KS=cosθ/Sinh=cosβ+Sinβ·cos(Ψ-α) /tanh
KS稱為換算系數。
有了KS值，根據水平面上的輻射值很容易求出傾斜面的輻射值。對於不同時段的曝輻射量，也是如此。只時求算KS時，Ψ、α、h等值要代入相應時段的平均值。
（這是我查到的。有些東西我也不知道什麼意思。）