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二级分类:
数学建模2022国赛C题省一论文
这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型,利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下,获得了山西省一等奖,论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一,研究者处理了数据中的缺失值,使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验,确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性,与纹饰有弱相关性,与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布,如氧化铅和氧化钾含量,发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后,他们构建了随机森林模型,以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量,并验证了预测的准确性。
针对问题二,论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析,确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分,并利用改进的k-means聚类算法,将样本分为3个亚类,结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数,验证了初始设定的合理性。
在问题三中,研究者加入了有无风化的指标,继续使用随机森林模型预测玻璃类型,测试集预测准确率达到100%。
同时,通过支持向量机(SVM)和贝叶斯判别法结合扰动项,验证了有无风化指标对分类结果的影响,结果显示这个指标的作用不大。
此外,通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性,证明模型的稳定性。
对于问题四,论文建立逐步回归模型,寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析,确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性,这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说,这篇论文在数学建模的框架下,利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题,包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果,也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。
2024/9/2 15:54:31
2.45MB
数学建模
随机森林
1
小波分析理论、算法及其应用
小波分析理论、算法及其应用小波分析理论、算法及其应用
2024/9/1 20:26:03
3.27MB
小波分析
1
自顶向下基于DSPBuilder的PID控制系统开发
介绍了一种控制领域里FPGA设计的新方法。
通过将Matlab中的Simulink组件AlteraDSPBuilder应用于PID控制系统的开发,在算法级上将现在新的SoC开发软件引入到了控制系统的顶层设计中来。
这种应用以FPGA硬件本身的优点解决了传统分立元件电路缺点,同时加速了控制算法设计的顶层实现,从而大大提高将各种新型PID算法广泛应用于实际工业控制系统的可行性。
2024/8/30 18:17:42
781KB
PID
DSP
1
Codem:用于支持硬件服务的嵌入式多核系统的软件/硬件代码签名
高效的软件/硬件代码签名对嵌入式系统提出了严峻的挑战。
本文提出了Codem,一种用于嵌入式系统的软件/硬件代码流,它将处理器和知识产权(IP)核心都建模为服务。
任务被视为抽象指令,可以将其调度到IP内核以自动并行执行。
为了指导热点功能的硬件实现,本文结合了一种新颖的基于热点的分析技术,以在仿真应用程序时观察热点功能。
此外,基于各种应用程序的热点,提出了一种自适应映射算法,将应用程序划分为多个软件/硬件任务。
我们使用经典的Sort应用程序测试基于配置文件的设计流程。
实验结果表明,Codem可以有效地帮助研究人员识别热点,并且还概述了将分析技术与最新的可重配置计算平台相结合以实现特定任务加速的新方向。
2024/8/24 15:12:50
917KB
MPSoC;
hardware
service;
hardware/software
1
数学建模算法与应用(第2版)图书、课件及程序
数学建模算法与应用(第2版)图书、课件及程序,介绍很详细,有课件和程序。
2024/8/8 10:21:27
176.2MB
数学建模
1
智能优化算法及其应用
智能优化算法及其应用,写的很好,清华大学王凌著
10.54MB
智能
优化算法
王凌
1
数字信号处理:原理、算法与应用(第四版)
本书全面系统地阐述了数字信号处理的基础知识,其中前10章讲述了确定性数字信号处理的知识,包括离散时间信号及系统的介绍、z变换、傅里叶变换、频率分析以及滤波器设计等。
后4章则介绍了随机数字信号处理的知识,主要学习多速率数字信号处理、线性预测、自适应滤波以及功率谱估计。
本书内容全面丰富、系统性强、概念清晰。
叙述深入浅出,为了帮助读者深刻理解基本理论和分析方法,书中列举了大量的精选例题,同时还给出了许多基于MATLAB的仿真实验。
另外,在各章的最后还附有习题,以帮助读者进一步巩固所学知识。
2024/7/18 15:12:35
117.45MB
电子信息
1
PID电机控制
PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC(神经网络)与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精
2024/7/16 13:07:56
5.56MB
PID
1
数学建模算法与应用(第2版)
《数学建模算法与应用》司守奎第二版,带标签。
最新版书籍。
大佬推荐参赛用书,辛苦找到的。
希望可以共享给需要的人使用。
2024/7/6 8:25:13
148.03MB
数学建模
1
贝叶斯网引论(高清收藏)
该书已经绝版,高清版作为珍藏。
曾经教我贝叶斯网络的入门教程。
向张连海教授致敬。
本书是第一本系统论述贝叶斯网的基本理论、算法及其应用的中文专著。
内容包括概论论及贝叶斯网基本概念、贝叶斯网推理、贝叶斯网学习,以及贝叶斯网在中医中的应用四大部分。
2024/7/6 6:17:27
16.85MB
贝叶斯网
1
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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