利用Matlab编程完成主成分分析内附代码和讲解

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.

附录c编译程序实验实验目的：用c语言对一个简单语言的子集编制一个一遍扫描的编译程序，以加深对编译原理的理解,掌握编译程序的实现方法和技术。
语法分析C2.1实验目的编制一个递归下降分析程序,实现对词法分析程序所提供的单词序列的语法检查和结构分析.C2.2实验要求利用C语言编制递归下降分析程序,并对简单语言进行语法分析.C2.2.1待分析的简单语言的语法实验目的通过上机实习,加深对语法制导翻译原理的理解,掌握将语法分析所识别的语法成分变换为中间代码的语义翻译方法.实验要求采用递归下降语法制导翻译法,对算术表达式、赋值语句进行语义分析并生成四元式序列。
实验的输入和输出输入是语法分析提供的正确的单词串，输出为三地址指令方式的四元式序列。
例如：对于语句串begina:=2+3*4;x:=(a+b)/cend#输出的三地址指令如下：（1）t1=3*4（2）t2=2+t1（3）a=t2（4）t3=a+b（5）t4=t3/c（6）x=t4算法思想1设置语义过程（1）emit(char*result,char*arg1,char*op,char*ag2)该函数功能是生成一个三地址语句送到四元式表中。
四元式表的结构如下：struct{charresult[8];charag1[8];charop[8];charag2[8];}quad[20];(2)char*newtemp()该函数回送一个新的临时变量名，临时变量名产生的顺序为T1,T2,….Char*newtemp(void){char*p;charm[8];p=(char*)malloc(8);k++;itoa(k,m,10);strcpy(p+1,m);p[0]=’t’;return(p);}(2)主程序示意图如图c.10所示。
（2）函数lrparser在原来语法分析的基础上插入相应的语义动作：将输入串翻译成四元式序列。
在实验中我们只对表达式、赋值语句进行翻译。
语义分析程序的C语言程序框架intlrparser(){intschain=0;kk=0;if(syn=1){读下一个单词符号；
schain=yucu;/调用语句串分析函数进行分析/if(syn=6){读下一个单词符号；
if(syn=0&&(kk==0))输出（“success”）;}else{if(kk!=1)输出‘缺end’错误；
kk=1;}else{输出’begin’错误；
kk=1;}}return(schain);intyucu(){intschain=0;schain=statement();/调用语句分析函数进行分析/while(syn=26){读下一个单词符号；
schain=statement();/调用语句分析函数进行分析/}return(schain);}intstatement(){chartt[8],eplace[8];intschain=0;{switch(syn){case10:strcpy(tt,token);scanner();if(syn=18){读下一个单词符号；
strcpy(eplace,expression());emit(tt,eplace,””,””);schain=0;}else{输出’缺少赋值号’的错误；
kk=1;}return(schain);break;}}char*expression(void){char*tp,*ep2,*eplace,*tt;tp=(char*)malloc(12);/分配空间/ep2=(char*)malloc(12);eplace=(char*)malloc(12);tt=(char)malloc(12);strcpy(eplace,term());／调用term分析产生表达式计算的第一项eplace／while(syn=13or14){操作符tt=‘+’或者‘—’；
读下一个单词符号；
strcpy(ep2,term());／调用term分析产生表达式计算的第二项ep2／strcpy(tp,newtemp());/调用newtemp产生临时变量tp存储计算结果/emit(tp,eplace,tt,ep2);／生成四元式送入四元式表／strcpy(eplace,tp);}return(eplace);}char*term(void)／仿照函数expression编写／char*factor

特征脸方法是从主成分分析(PCA)导出的一种人脸识别和描述技术。
它将包含人脸的图像区域看作一随机向量，采用K-L变换得到正交K-L基，对应其中较大特征值的基具有与人脸相似的形状，因而又被称为特征脸。
利用这些基的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，所以可进行人脸识别与合成。
识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸组成的子空间上，并比较其在特征脸空间中的位置，然后利用对图像的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是选择各种距离函数来进行度量分类实现人脸识别。

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三、功能特性1.新闻、文章采集。
2.新闻、文章克隆功能。
3.整站模版、标签调用机制。
4.html所见所得编辑器管理。
5.用户组管理权限单独设置。
四、其他功能1.收费系统在线支付、货币支付、在线充值、支付查询、消费查询、会员卡、站内转帐、积分换算、网银在线支付配置等。
2.会员系统会员资料、会员等级、站内短信、我的好友、网络书签、虚拟货币、发布信息、消费查询、消费统计、用户排行、在线时长等。
3.广告系统图片（有图片/flash/文字/代码四种类型）（弹出、漂浮、页面固定三种显示方式）广告、文本广告、代码广告等，生成js，可在任何地方调用。
4.留言系统留言配置、查看留言、签写留言、留言过滤字符设置、前台管理、留言长度控制、留言签写时间控制。
5.链接系统首页链接、内页链接、论坛链接、文字链接、自助申请链接、申请审核。
6.上传系统上传文件管理、文字图片水印管理、上传过滤设置、上传组件管理。

该文件用于提取混合物中的成分信息。
您需求的是光谱图像的数据集。
您可以获得的结果包括混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。
化学计量学中类似的算法更强大，称为多元曲线分辨率（MCR）。
外部约束也用于强制算法输出期望的结果。
随意进行任何更改。

文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。
可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。
通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。
本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。
因而，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。
经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。
本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。
可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。

DetrendedFluctuationAnalysis，DFA方法的一个优点是它可以无效地滤去序列中的各阶趋势成分,能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关,适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析

视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。
棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。
提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。
首先，通过OTSU阈值算法对RGBcolor.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。
棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。
。
），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。
通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。
首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。
另外，需要形状学处理以滤出小的噪声区域。
其次，水平样条用于分割二值图像。
作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。
第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。
最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。
如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。

本资源是斯坦福ML公开课笔记的13-15部分。
次要内容包括混合高斯模型、混合贝叶斯模型、因子分析模型、主成分分析、奇异值分解、隐含语义索引和独立成分分析等内容。
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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。