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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。

对分布于二维空间的线性可分样本进行分类，画出了其中每个类的判决函数、判决面。
并拓展到非线性可分或者不可分！

拟一维喷管流动的数值解MATLAB程序，模型来自于《计算流体力学基础及其应用》--安德森著，第7章第3小节

本程序实现了对影像特征点自动提取，利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。
在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。
在搜索点过程中，利用了核线影像特性，对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。
对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。
1、使用GDAL库读取影片，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。
使用GDI绘图。
2、防止大数据量绘图视图闪烁，图片显示采用双缓存技术。
3、保存视图数据为图片文件，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。
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5、MFC单文档程序视图通讯、更换视图、视图分割。

传统关联成像，计算鬼成像原理在程序中实现是一样的，通过设置光源的随机二维光场，积分求光强。

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将二维数组传递给本函数，本函数会将数组显示为图像。
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图像显示是windows编程的基础，本程序可作为一个子函数用于调用，可同时显示多张图像。

matlab基于zxing识别QR二维码的GUI程序，本人QQ90333313，做的毕业设计，可以探讨探讨

ZXing一维码/二维码使用文档样例：System.IO.StreamstmYiWei=newSystem.IO.MemoryStream();BitMatrixbyteMatrix=newMultiFormatWriter().encode(sCode,BarcodeFormat.CODE_39,230,40);toBitmap(byteMatrix).Save(stmYiWei,ImageFormat.Bmp);Byte[]byteYiWei=newbyte[stmYiWei.Length];stmYiWei.Position=0;stmYiWei.Read(byteYiWei,0,(int)stmYiWei.Length);//将图片文件流保存为二进制文件以便保存到数据库中System.IO.StreamstmErWei=newSystem.IO.MemoryStream();IDictionaryhints=newDictionary();hints.Add(EncodeHintType.CHARACTER_SET,"UTF-8");byteMatrix=newMultiFormatWriter().encode(sTmp,BarcodeFormat.QR_CODE,200,200,hints);toBitmap(byteMatrix).Save(stmErWei,ImageFormat.Bmp);Byte[]byteErWei=newbyte[stmErWei.Length];stmErWei.Position=0;stmErWei.Read(byteErWei,0,(int)stmErWei.Length);//将图片文件流保存为二进制文件以便保存到数据库中strSQL="insertintogdzc_biaoqian(bq_gd_no,bq_yiweima,bq_erweima,bq_us_no)values(";strSQL=strSQL+"@bq_gd_no,@bq_yiweima,@bq_erweima,@bq_us_no)";SqlCommandcommandImage=newSqlCommand(strSQL,connectionImage);commandImage.Parameters.Clear();commandImage.Parameters.Add("@bq_gd_no",SqlDbType.Int).Value=Convert.ToInt32(sGdzcNo);commandImage.Parameters.Add("@bq_yiweima",SqlDbType.Image).Value=byteYiWei;commandImage.Parameters.Add("@bq_erweima",SqlDbType.Image).Value=byteErWei;commandImage.Parameters.Add("@bq_us_no",SqlDbType.Int).Value=Convert.ToInt32(Session["LoginUserID"]);commandImage.ExecuteNonQuery();commandImage.Dispose();

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