针对氧化铝配料过程中前往物料成分波动大且难以在线检测的问题,首先,利用滞后的离线分析获得的多变量时间序列,直接构造包含充分预测信息的初始相空间;然后,构建时间序列决策表,并采用一种IGA算法对冗余嵌入和冗余变量进行Rs约简,获取广义重构相空间;最后,根据广义重构结果构造输入样本集,建立LS_SVM实时预测模型.仿真结果表明,提出的模型具有较好的泛化能力,能获得较理想的返料成分含量预测精度(6种氧化物的相对均方根误差均小于13%),具有一定的应用价值.

智能算法-遗传算法、蚁群算法、粒子群算法实现。
实现版本Java,Python,MatLab多版本实现。
具体详细阐明上傳附件檔案內資料夾有每个算法有着详细的阐明README蚁群算法：Ant_Colony_Optimization遗传算法：Genetic_Algorithm免疫算法：Immunity_Algorithm粒子群：ParticleSwarmOptimization

lightdata資料規格表資料表名稱lightdata用处亮度資料表欄位名稱型態大小索引用处IdIntPrimarykey主鍵(自動新增資料)dataflo

采用rt-thread操作零碎设计一个仓库货位的灯光指示零碎，采用STM32F407+WS2811（彩灯控制器）+以太网+WIFI+RS485来完成。
这种方式下，假如你要领一个BOM的物料，直接在仓库管理零碎提交BOM，领料员收到订单后，通过http协议将BOM清单编号发给硬件，让对应BOM物料的货位的指示灯显示指定的颜色（比如亮红灯），然后这批物料的仓库上的LED灯会亮红灯，于是领料员不用看，直接把所有亮红色等的物料拿走，领料完毕。
这大大提高的领料的效率。

微信小程序Demo：旧事爆料

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。