针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点，在综合各种数据降维方法的基础上，提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。
以美国印第安纳州地区的AVIＲIS数据为例，分析各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别，应用J－M距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。
最初采用支持向量机分类器进行分类。
实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。
以美国印第安纳州地区的AVIＲIS数据为例，分析各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别，应用J－M距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。
最初采用支持向量机分类器进行分类。
实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。
2019/5/1 5:13:11
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针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间的自相关性,提出基于粗糙集属性重要度的敏感图像特征集约简方法;最初将该方法应用于金锑浮选过程,并利用工业现场数据进行测试,证明了该方法的有效性,为基于机器视觉的浮选过程监控创造了条件.
2022/9/7 3:17:40
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为满足滑油系统零部件衰退早期症兆监测要求,采用自制的全流量在线磨粒静电传感器对润滑条件下轴承钢滑动摩擦副开展实时在线磨损形态监测研究.研究了润滑条件下金属磨粒荷电机理和设计了静电监测系统,开展了不同载荷和滑动速度时的磨损实验,对摩擦系数、静电感应信号、静电信号均方根值(RMS)进行相关性分析.研究结果显示:①全流量在线磨粒静电监测方法与摩擦系数均能监测到粘着的发生,具有一致性;②静电监测方法在粘着发生前监测到异常;③在稳定磨损阶段,摩擦系数随载荷的增大而减小,随滑动速度的升高而降低;④在剧烈磨损阶段,静电信号中脉冲尖峰的RMS值随载荷增加时先增加后减小,随滑动速度的升高而减小.
2022/9/5 2:48:09
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经过IDL,输入landsat遥感影像，自动计算降水与植被NDVI相关性及滞后性，可以计算1个月、2个月、3个月延迟效果，得出相关系数，如果输入气温数据，也可以计算气温与植被NDVI相关性及滞后性，其他指数也可以。
2016/4/26 11:10:28
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熔喷非织造材料是口罩生产的重要原材料，具有诸多优点。
但是，这种材料非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其功能得不到保障。
因此，科学家对其进行了更新，制备出新型材料。
新型材料工艺参数较多，并且不同参数还存在相互影响。
基于以上可知，建立工艺参数与产品功能之间的关系模型，将有助于疫情防控与产业发展。
本文针对插层熔喷非织造材料的功能控制展开深入研究，通过典型相关、XGBoost、皮尔逊person相关性、BP神经网络等方法，使用MATLAB、Python、SPSS、EXCEL等软件编程进行处理，得出了题目中结构变量、产品功能的变化规律；
建立了工艺参数与结构变量之间的预测模型；
建立了皮尔逊相关性判定模型，分析了结构变量与产品功能以及各自之间的关系等。
最终结合研究成果得出了实际产品生产中能够使得过滤效率尽量的高的同时力求过滤阻力尽量的小的工艺参数。
包含2022年华数杯详细代码与论文
但是，这种材料非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其功能得不到保障。
因此，科学家对其进行了更新，制备出新型材料。
新型材料工艺参数较多，并且不同参数还存在相互影响。
基于以上可知，建立工艺参数与产品功能之间的关系模型，将有助于疫情防控与产业发展。
本文针对插层熔喷非织造材料的功能控制展开深入研究，通过典型相关、XGBoost、皮尔逊person相关性、BP神经网络等方法，使用MATLAB、Python、SPSS、EXCEL等软件编程进行处理，得出了题目中结构变量、产品功能的变化规律；
建立了工艺参数与结构变量之间的预测模型；
建立了皮尔逊相关性判定模型，分析了结构变量与产品功能以及各自之间的关系等。
最终结合研究成果得出了实际产品生产中能够使得过滤效率尽量的高的同时力求过滤阻力尽量的小的工艺参数。
包含2022年华数杯详细代码与论文
2016/8/24 18:07:46
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ParaPIV是一种基于PIVlab的粒子图像测速(PIV)并行处理工具。
它旨在在大规模并行机或多核计算机上无效地处理PIV图像。
由于PIV利用图像相关性来获得速度场，后处理总是很耗时，特别是对于湍流。
得益于MATLAB和现代先进计算机的分布式计算工具箱，ParaPIV能够在几分钟或几秒钟内计算出一万个图像帧。
使用6核inteli7CPUPC，ParaPIV分别比PIVlab1.32和PIVlab1.41快38倍和6.7倍。
要激活并行计算功能，请在MATLAB中打开ParaPIV，单击Analysis-＞ParallelComputing，然后选择要使用的CPU核数。
单击开始按钮启动并行池并等待几分钟。
并行池启动后，照常点击分析所有帧按钮，图像将在多核上传输和分析。
可以通过任务管理器监控CPU
它旨在在大规模并行机或多核计算机上无效地处理PIV图像。
由于PIV利用图像相关性来获得速度场，后处理总是很耗时，特别是对于湍流。
得益于MATLAB和现代先进计算机的分布式计算工具箱，ParaPIV能够在几分钟或几秒钟内计算出一万个图像帧。
使用6核inteli7CPUPC，ParaPIV分别比PIVlab1.32和PIVlab1.41快38倍和6.7倍。
要激活并行计算功能，请在MATLAB中打开ParaPIV，单击Analysis-＞ParallelComputing，然后选择要使用的CPU核数。
单击开始按钮启动并行池并等待几分钟。
并行池启动后，照常点击分析所有帧按钮，图像将在多核上传输和分析。
可以通过任务管理器监控CPU
2020/4/15 10:44:26
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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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