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。
2024/9/2 15:54:31 2.45MB 数学建模 随机森林
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如题,C#的Demo项目:RabbitMQ封装和使用,引用了RabbitMQ.Client版本:3.6.9RabbitMQ.NET客户端操作类库,并简单展示了3种Exchange的使用
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第二题[提示](1) 假定系统有五个进程,每一个进程用一个进程控制块PCB来代表。
进程控制块的格式为:进程名指针要求运行时间已运行时间状态其中,进程名----作为进程的标识,假设五个进程的进程名分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q5。
指针----进程按顺序排成循环队列,用指针指出下一个进程的进程控制块首地址,最后一个进程中的指针指出第一个进程的进程控制块首地址。
要求运行时间----假设进程需要运行的单位时间数。
已运行时间----假设进程已经运行的单位时间数,初始值为“0”。
状态----有两种状态,“就绪”状态和“结束”状态,初始状态都为“就绪”,用“R”表示,当一个进程运行结束后,它的状态变为“结束”,用“E”表示。
(2) 每次运行你所设计的处理器调度程序之前,为每个进程任意确定它的“要求运行时间”。
把五个进程按顺序排成循环队列,用指针指出队列连接情况。
另用一标志单元记录轮到运行的进程。
(3) 处理器调度总是选择标志单元指示的进程运行。
由于本实验是模拟处理器调度的功能,所以,对被选中的进程并不实际启动运行,而是执行:已运行时间+1来模拟进程的一次运行,表示进程已经运行过一个单位的时间。
请注意:在实际的系统中,当一个进程被选中运行时,必须置上该进程可以运行的时间片值,以及恢复进程的现场,让它占有处理器运行,直到出现等待事件或运行满一个时间片。
在这里省去了这些工作,仅用“已运行时间+1”来表示进程已经运行满一个时间片。
(4) 进程运行一次后,应把该进程的进程控制块中的指针值送到标志单元,以指示下一个轮到运行的进程。
同时,应判断该进程的要求运行时间与已运行时间,若该进程要求运行时间≠已运行时间,则表示它尚未执行结束,应待到下一轮时再运行。
若该进程的要求运行时间=已运行时间,则表示它已经执行结束,应把它的状态修改为“结束”(E)且退出队列。
此时,应把该进程的进程控制块中的指针值送到前面一个进程的指针位置。
(5) 若“就绪”状态的进程队列不为空,则重复上面(4)和(5)的步骤,直到所有进程都成为“结束”状态。
(6) 在所设计的称序中应有显示或打印语句,能显示或打印每次被选中进程的进程名以及运行一次后进称对列的变化。
(7) 为五个进程任意确定一组“要求运行时间”,启动所设计的处理器调度程序,显示或打印逐次被选中进程的进程名以及进程控制块的动态变化过程。
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本人考了980分。
只要好好背题库里的200道题,相信你也能考950分以上。
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡