步数值的三个因素。与上面的结果进行比较。上文也已经提到了，由于人口与妇女生育率的相对稳定，大致上来说，是呈现线性关系的，因此采用多变量的数据拟合的方法对于这个问题来讲，也是比较合适的。至于系数的设置问题，由于条件的改变，需要从新设定，前面的已经不适用。多变量的数据拟合的简介多变量的数据拟合的办法，主要针对的是多个变量同时对个数据产生影响的情况。具体操作如下如果说影响变量的因素不是只有个，而是有几个，比如说有个因素,同时对变量产生影响，这是通过查询得到的组数据可以得到下表编号在般的情况下来说，如果选择的是近似方程为和前面提到的样，把数据代入方程之后将得到个矛盾方程组，所以这里任然利用最小二乘法的原理来确定方程中的全部系数。使得,要求要使得,达到极小。将式子,分别对,求偏微商，而且分别令,的偏微商等于就得到也就是说这也是个正规方程组。当然这个这个正规方程组经过简化整理可以得到另种形式，该形式如下在这之中,,通过求解线性方程组即可以求得再从式子计算出，通过这两个方程组就可以求得全部的系数了。因为通常我们假设观测数据的数组大于自变量的个数即，并且假设任自变量都不能用其他自变量的线性表出，这时方程总有唯解。这就是多变量拟合的般过程和原理，大体上看来与最小二乘法是差不多的，只是变量的个数多了些。接下来就是利用多变量数大学出版社,徐泽水不确定多属性决策方法及应用北京清华大学出版社,王应明应用离差最大化方法进行多指标决策与排序系统工程与电子技术徐萃微,孙绳武计算方法引论,北京高等教育出版社,致谢在论文结束之际,我要大力感谢李强老师对于本篇论文的严格审核,不厌其烦的指出了文章中的纰漏和,并给与了我大量的指导意见,让这篇存在着大量和漏洞的拙文变得流利通畅，在这里,我要再次感谢李强老师次次的辛勤付出,在百忙之中抽出时间指导我的写作。在李强老师的帮助之下我顺利完成了这篇文章同时也非常感谢汪新凡老师赵育林老师以及其他任课老师的帮助据的拟合方法解决分孩次生育率与人口总量的数据拟合问题。多变量的数据拟合的系数设置与前面的最小二乘法数据拟合相比，多变量的数据拟合问题的系数有所不同，前面自由个变量就是妇女生育率，而这里就涉及到了三个数据变量，他们分别是孩生育率，二孩生育率，以及三孩生育率。同样的，为了不使数据溢出影响精度，仍然把人口总量作为因变量，而把妇女生育率作为自变量，因此，在这里把人口总量设置为，把孩生育率设置为，把二孩生育率设置为，把三孩生育率设置为。因此这里涉及到组数据。利用多变量的数据拟合求解在前文中已经已经查询到了关于年直到年七年的人口总量以及这几年的妇女生育的数据，这些数据如下表所示编号现在选择的近似方程是这是个线性方程，现在用最小二乘法的原理来确定系数，也就是要使得,取得极小值，为此，分别对，求偏微商，而且令他们的偏微商为得正规方程组由解得即，。程序代码解得的近似方程为这里把多属性的数据拟合函数解出来了，仍然要对其进行检测，所选取得年份仍然是年，从上文可以看到年我国的孩生育率是，二孩生育率是，三孩生育率是，当年的人口总量是万人，把分孩次生育率代入到刚才的近似方程中，解得的结果是万，与实际人口数量的偏差为万，误差是比较大的，比直接用最小二乘法解得的数据误差大些，因此用最小二乘法解更加的合适。小结本文利用最小二乘法和多变量的数据拟合的方法来求解分孩次生育率与人口总量之间的函数关系，首先查询得到历年的人口数据，然后是查询得到历年的妇女生育率的数值，利用离差最大化的决策方法来给分孩次的妇女生育率加权，使各孩次的贡献程度比较直观的表示出来了。最后是分别用最小二乘法和多变量的数据拟合的方法分别拟合函数，并做个比较，最终的结果是使用最小二乘法的效果比使用多变量的数据拟合的方法误差要小，在本文的条件下，使用最小二乘法来拟合函数是比较适合的。参考文献中国人口统计年鉴年年国家统计局中国统计年鉴年年国家统计局李勇胜人口统计学成都西南财经大学出版社,温勇人口统计学南京东南排序的作用越小。反之则说明该属性对于排序来说起着更大的作用。因此，从方案排序的方面来讲，偏差值越大的属性应该赋予更大的权重。特别的，若所有方案在属性下的属性值无差异，则该属性对于方案的排序来说是不起任何作用，可令其权重为，而离差最大化的方法正是在这前提条件下通过计算方案的离差，并求解方案的离差模型达到最优值而求解出最终的结果。但是考虑到本篇文章的特殊性，即不需要对方案进行最后的排序，只需要在计算出权重属性后计算出各年的决策属性值即可，因此舍去了决策分析的最后过程，具体的步骤如下步骤对于个多属性决策问题,我们首先需要做的是要构造个决策矩阵,并利用适当的方法把它规范化为规范化的方法为如果属性权重的类型是效益型，即属性值越大越好的属性,那么或者若属性权重值是成本型,也就是说属性值越小越好的属性,那么或者其中,为各个方案,为属性效益型以及成本型由此得到我的规范化矩阵步骤利用公式,计算出各方案的最优权重向量,，属性权重值就算出来了步骤根据上步所计算出来的属性权重值给各个方案进行加权,以此计算出来的结果即是每个属性的综合决策属性值。由于本文并不需要对各年的妇女生育率属性进行排序，所以最后的步骤也就是排序的步骤就省略了。由计算所得的决策权重计算各年的综合决策值骤由，其次是我大学三年的同学和朋友们，谢谢你们这三年的支持和陪伴，更感谢你们给我留下的美好的回忆，最后是那些我最想感谢的给予我教导的老二维动画场景设计中国科技大学网络学院毕业论文师和导员们，你们曾是我迷茫时的灯塔，我在异乡的亲人，帮助我成长的良师益友。谢谢你们,家都在搬回自己该搬的东西。而后又回忆起大家在起聚餐和合影的画面，从而勾勒起主人公和观众的忧伤情怀。从图案来讲，色彩的象征意义多数情况下也是种文化认同。不同文化中色彩所代表的意义和给人产生的联想是大不相同的，有时可能甚至相反。本短片中主要采用了黑色，白色，蓝色和红色搭配，其主要意图是表达了我们对毕业的无奈与无力。红色中加入了少量的黑和黄，表示心情的不安，所以的画面都采用了较冷的色调，给人种凄凉和悲伤之情。总而言之，此色彩的搭配表达了我们的依依不舍之情。此短片意义在于大学四年，有收获，也有遗憾，有悲亦有喜。回首看走过的路，有些惘然，但是人生不能缺少校园生活，这里没有勾心斗角，没有竞争。即将毕业，开始另类人生。二维动画场景设计中国科技大学网络学院毕业论文第四章结束语本次实习是在指导老师张扬的指导下完成的。在实习的过程中老师给予了指导，并传授了很多在学校中所没有的知识与经验，这将非常有利于我们今后的学习和工作。在实习的这段时间内，在工作中体会到个看似简单的二维动画片其实做起来也没人们想的那么简单，都是经过重复设计制作和和修改出来的，包含了设计者的思想，设计师的思想很重要，而软件只是个工具而已，先不管他做的是否符合大众的欣赏口味但都是二维动画场景设计中国科技大学网络学院毕业论文自己经过番努力而得出的成果，我没做二维的时候以为二维好难的，当你认真的去做的时候就会发现它挺容易的。学无止境，各种学科知识日新月异。我将坚持不懈地努力学习各种技术知识，并用于指导实践。对现今动画这个行业来说，二维动画的发展加速了古板式动画的淘汰，在这方面我要加强自我学习。参考文献秦刚感受宫崎骏，北京文化艺术出版社，年版。颜慧索亚斌中国动画电影史，北京中国电影出版社，年版。聂欣儒动画概论，上海复旦大学出版社，年版。二维动画场景设计中国科技大学网络学院毕业论文约翰兰特编著亚太动画，北京中国传媒大学出版社，年版。肖沛雄新编传播学，广火影忍者海贼王死神喜羊羊与灰太狼和奥特曼，前三名和第五名都是处于上升趋势中，而唯杀入前五名的国产动漫喜羊羊与灰太狼却处于低迷的下降趋势，除了部国产动漫外，其余的都是日本动漫。试想，有方面,阐述二维动画制作全过程。其次，从设计的思路，图案的描述来说明。起走过的日子前期准备相关软件介绍二维动画场景设计中国科技大学网络学院毕业论文平面图像处理软件如,用来处理材质贴图。平面动画软件,用来制作平面动画。二维动画制作主流软件用,是动画制作的核心软件,用来制作动画场景和人设。后期合成软件用来进行视频编辑与配音动画制作的基本要求科学性。描述概念的科学性问题表述的准确性引用资料的正确性认知逻辑的合理性表现手法的时代性。教育性。动画步数值的三个因素。与上面的结果进行比较。上文也已经提到了，由于人口与妇女生育率的相对稳定，大致上来说，是呈现线性关系的，因此采用多变量的数据拟合的方法对于这个问题来讲，也是比较合适的。至于系数的设置问题，由于条件的改变，需要从新设定，前面的已经不适用。多变量的数据拟合的简介多变量的数据拟合的办法，主要针对的是多个变量同时对个数据产生影响的情况。具体操作如下如果说影响变量的因素不是只有个，而是有几个，比如说有个因素,同时对变量产生影响，这是通过查询得到的组数据可以得到下表编号在般的情况下来说，如果选择的是近似方程为和前面提到的样，把数据代入方程之后将得到个矛盾方程组，所以这里任然利用最小二乘法的原理来确定方程中的全部系数。使得,要求要使得,达到极小。将式子,分别对,求偏微商，而且分别令,的偏微商等于就得到也就是说这也是个正规方程组。当然这个这个正规方程组经过简化整理可以得到另种形式，该形式如下在这之中,,通过求解线性方程组即可以求得再从式子计算出，通过这两个方程组就可以求得全部的系数了。因为通常我们假设观测数据的数组大于自变量的个数即，并且假设任自变量都不能用其他自变量的线性表出，这时方程总有唯解。这就是多变量拟合的般过程和原理，大体上看来与最小二乘法是差不多的，只是变量的个数多了些。接下来就是利用多变量数大学出版社,徐泽水不确定多属性决策方法及应用北京清华大学出版社,王应明应用离差最大化方法进行多指标决策与排序系统工程与电子技术徐萃微,孙绳武计算方法引论,北京高等教育出版社,致谢在论文结束之际,我要大力感谢李强老师对于本篇论文的严格审核,不厌其烦的指出了文章中的纰漏和,并给与了我大量的指导意见,让这篇存在着大量和漏洞的拙文变得流利通畅，在这里,我要再次感谢李强老师次次的辛勤付出,在百忙之中抽出时间指导我的写作。在李强老师的帮助之下我顺利完成了这篇文章同时也非常感谢汪新凡老师赵育林老师以及其他任课老师的帮助据的拟合方法解决分孩次生育率与人口总量的数据拟合问题。多变量的数据拟合的系数设置与前面的最小二乘法数据拟合相比，多变量的数据拟合问题的系数有所不同，前面自由个变量就是妇女生育率，而这里就涉及到了三个数据变量，他们分别是孩生育率，二孩生育率，以及三孩生育率。同样的，为了不使数据溢出影响精度，仍然把人口总量作为因变量，而把妇女生育率作为自变量，因此，在这里把人口总量设置为，把孩生育率设置为，把二孩生育率设置为，把三孩生育率设置