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。

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车尾灯控制电路是生活中常见的电路，在日常生活中有着广泛的应用。
本设计首先利用NE555定时器接成多谐振荡电路，实现产生0.5s-1HZ脉冲信号。
然后利用74LS74D触发器、74LS32或门和74LS04非门构成三进制计数器，由NE555定时器产生的脉冲信号作为D触发器的时钟信号，实现三进制计数器功能，接下来通过74LS138译码器与开关控制电路（四个开关与相应的与门、非门和与非门），实现汽车尾灯与汽车行驶状态的对应。
经测试，系统达到实验设计的要求，具有电路稳定、不易受外界干扰、耗费器材少、功能全面、容易实现四种不同的状态的优点。

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********搜出来的另一个链接是假的，不要下载，浪费资源，笔者就是被坑了才决定自己研究的！！！！***********ORACLE官方并未公布过考试的分值分布，以上分布是笔者根据一些已知信息推算出的每个场景的分值分布。
对，你没看错，26789场景确实只有个位数分数，而且经过本人验证，绝对没错最多误差±1分。
笔者猜测11gocm初期的分值分布应该不是这样的，可能中间改变过分值分布，主要考虑的大概是增加通过率吧。
因为6和7、8和9场景的关联度很大，如果6没做出来，那7基本是0分；
8没做出来，9肯定是0分。
这样的话，如果6、8场景分值分配很大的话，很容易考试就不及格了。
所以大家复习时精力的重点应该放在1、3、4、5这四个大分场景。
顺带一提，11gOCM考试的及格线是60.4分。
显而易见，ORACLE没有公布场景分值分布的原因就是不想让考生直接放弃小分场景。
而且考试结果也并没有公布总分分数，只有个PASS，这应该为了让你无法推算各场景分数。

一、揭题导入今天我们学习“语文园地”的内容。
（板书：语文园地）（课件出示1）二、交流平台板块一：交流平台1.在平时的阅读中同学们都积累了哪些预测的方法和技巧？（板书：预测）（1）学生小组交流。
（2）小组代表做汇报发言。
（3）教师评议并小结。
2.有目的地交流。
（1）（课件出示2）一边读，一边预测后面的内容，可以帮助我们更好地理解文章的意思。
①小组交流：结合某篇文章或一本书，说说自己的做法和收获。
②小组代表做汇报发言。
③教师评议并小结。
（2）（课件出示3）为了预测得更准确，我读书更仔细了，注意到了更多的细节。
①小组交流：结合某篇文章或一本书，说说自己都注意到了哪些更多的细节。
②小组代表做汇报发言。
③教师评议并小结。
（3）（课件出示4）我在图书馆里找书看时，会先看标题

JSP音乐网站论文及毕业设计是对四年所学的一次大检测,一般包括一个开题报告.用以介绍研究方向,描述JSP音乐网站论文研究的具体内容,JSP音乐网站毕业设计的进度安排.同时,开题报告也是后期程序设计与实现的主要依据.(附:程序+论文+开题+外文+答辩全套资料)

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