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用“平均法”造句大全,平均法造句

计划生产安置人口、计划搬迁人口均应采取加权平均法计算。

加权平均法将期初存货的成本加上本期发生的成本平均分摊到单位产品之上。

第三种方法是时间平均法,特别适用于以小振幅快速振动的系统。

本文采用预分频法、内*法、多周期同步法、平均法实现了频率的精确测量;

最后,利用加权平均法得出经专家评估的审计项目固有风险比率.

介绍了用冻结条纹法、实时全息法和时间平均法对静变形、热变形、固有频率和振型进行研究。

移动平均法是一种时间序列预测法,当时间序列没有明显的趋势变动时,使用移动平均就能够准确地反映实际情况。

比较不同的系统聚类方法,类平均法能较好适合辣椒品种的数量分类。

进一步采取分区域选点法,用加权平均法生成了网格数字地形,实现了地形的可视化。

当待融合的数据为两个均匀分布的冗余数据时,扩展加权平均法是一种效果较好的数据融合方法。

固定资产折旧采用年限平均法并按其入账价值减去预计净残值后在预计使用寿命内计提。

采用加权平均法可以得到该方程的近似的解析解,同时提高了计算精度。

与叠栅条纹在传统测量领域中的处理方法不同,提出了求叠栅条纹宽度的两种方法:拟合斜率法和距离平均法

此外,运用加权平均法、改进灰*关联度法和模糊综合评价法分别对候选燃气涡轮叶片材料、轴承材料和*具材料进行了评价。

这时,可以利用简便的加权平均法

识别出的冗余数据采用平均法约简。

方法分别采用平均法、折算法、合并法对春节因素进行调整。

其次,介绍了两种常用的补偿方法:轨迹平均法和误差累加法。

并且通过实验将这种平滑方法的*能与梯度的倒数加权平均法、中值滤波法进行了比较。

这里首先提出了一种计算EDA介质等效波速的几何平均法

分步法在计算产品成本的时候有两种具体的*作形式,即先进先出法和加权平均法

为了使输出的震荡本质平滑化,在去模糊化后实试了一种移动平均法

在原有移动平均线的理论基础上,把一天分成四个时间单位,并利用加权公式算出当天收盘价格h取代简单算术移动平均中的收盘价S进行一次移动平均,在此基础上建立了其二次、三次移动平均法的预测模型。

其次,得到相应的权重向量,按照调查问卷的结果,利用加权平均法获得相应指标的分值。

分别采用 GARCH( 1 ,1 )模型、Risk Metrics和移动平均法预测上海股市日收益率的波动* ,计算每天的 Va R.

提出了当零售商采用一次平滑指数法或简单移动平均法获得需求信息的过程中,不存在波动放大现象。

平均法造句

识别出的冗余数据采用平均法约简.

可选用的折旧方法包括年限平均法工作量法产量法等

在特殊条件下,该表达方程可以简化为自洽法和简单的体积平均法

采用结合法、平均法和决策法相结合的最优融合算法,实现了点焊过程热量调节和时间调节。

通过具有教学普遍意义的“夫兰克-赫兹实验”中原子定态能级分析,指出常用的平均法或“类平均法”的局限*。

利用本文中模型和均匀化方法(直接平均法和二尺度展开法)计算了水泥浆体在各瞬时的杨氏模量和泊松比。

在测量ito接触角的基础上,应用调和平均法计算了不同表面处理ito阳极的表面能和极*度。

对连续型随机应力和离散型模糊强度的模糊可靠度计算公式进行了研究,提出了当随机应力和模糊强度均为连续型时的加权平均法计算公式。

者入账成本乃按加权平均法计算

计算约当产量通常有先进先出法和加权平均法两种方法。

男人们在追求他们所爱的过程中学会了平均法则。

针对模糊综合评判方法存在部分失效的问题,提出一种相对隶属度加权平均法

为了定量地评价这种平滑方法的*能,本文对计算机产生的试验图象定义了一种图象优值,作为评价的指标。并且通过实验将这种平滑方法的*能与梯度的倒数加权平均法、中值滤波法进行了比较。

方法首先讨论了对传统抗呼吸干扰的相干平均法改进,同时提出了估计拟合呼吸波和时域切比雪夫正交多项式消除呼吸干扰的方法。

检测算法采用灰度加权平均法,可以达到亚像素级的检测精度。

为了使输出的震荡本质平滑化,在去模糊化后实试了一种移动平均法

文中重点讨论了抽点法、平均法在视频MP3中的实现方法,并对使用这三种方法对图片处理后的效果进行了比较。

试验表明,这种方法的平滑效果优于梯度倒数加权平均法

从图3显示的其中四个这种模型的平均拟合值,与截尾平均法测量值在一起的对比,可以看出这是非常明显的。

根据“平均法则”,平均而言,我们当中的大多数人都非常普通。

这类非均质介质基础的极限承载力计算目前常用的是汉森加权平均法和迈耶霍夫的双层地基承载力计算公式这两种方法。

本文还引入距离加权平均法入行降雨等值线的绘制。

在对现有的三种计算法方的实用可靠程度及其内在联系进行分析探讨后,提出了一个新的计算方法——“道长加权平均法”。

和领域平均法、数梯度加权法、线**值法、中值滤波法等相比较,其效果改善明显。

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