python Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

针对煤炭近红外光谱原始数据的高维、多重共线性、建模容易过拟合等问题,研究了煤炭光谱的特征波长筛选方法,提出了基于平均影响值的改进连续投影算法。实验表明,所提出的算法可以有效降低数据维数、提高数据质量。

针对油类污染物成分复杂、光谱重叠难以识别的问题, 提出三维荧光光谱结合组合算法（ACM）。将交替三线性分解（ATLD）、自加权交替三线性分解（SWATLD）与平行因子分析（PARAFAC）算法组合, 实现3种算法的优势互补。通过配制以四氯化碳为溶剂的不同质量浓度的柴油、汽油和煤油的混合溶液, 利用F-7000荧光光谱仪测量混合溶液的三维荧光光谱, 采用空白扣除法与缺损数据修复——主成分分析法进行预处理消除散射干扰, 对三维光谱数据矩阵进行分解, 并与以上3种算法解析结果进行对比。结果表明, ACM对组分数不敏感, 且解析结果更准确, 样本中对柴油、汽油和煤油的平均回收率分别为 96.68%、97.83%、97.11%。实现了混合油类物质的定性、定量分析, 具有一定的普适性。

在金融领域，欺诈行为是一个严重的问题，它不仅威胁到金融机构的稳定，还可能导致客户财产损失。本项目聚焦于使用Python进行金融欺诈行为的检测，通过数据驱动的方法来预测潜在的欺诈活动。以下是对这个主题的详细阐述。 我们要了解数据分析在欺诈检测中的核心作用。在金融欺诈检测中，数据分析涉及收集、清洗、处理和解释大量的交易数据。Python作为一门强大的编程语言，拥有丰富的数据分析库，如Pandas、NumPy和SciPy，这些工具能够高效地处理结构化和非结构化的数据。 在描述中提到的回归预测模型是一种常用的预测方法。在金融欺诈检测中，我们可能使用线性回归、逻辑回归或更复杂的回归模型如梯度提升机（XGBoost）、随机森林等。回归模型通过对历史欺诈和非欺诈交易的特征进行学习，构建一个模型，然后用该模型预测新的交易是否具有欺诈倾向。这通常涉及到特征选择，例如交易金额、交易时间、用户行为模式等，这些特征可以对欺诈行为提供有价值的线索。 在Python中实现这样的模型，通常包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：使用Pandas读取数据，进行缺失值处理、异常值检测、数据类型转换等。 2. 特征工程：创建新特征，如时间间隔、用户交易频率等，可能有助于模型理解欺诈模式。 3. 划分数据集：将数据分为训练集和测试集，通常采用交叉验证策略以提高模型泛化能力。 4. 模型训练：使用选定的回归模型对训练集进行拟合，调整模型参数以优化性能。 5. 模型评估：使用测试集评估模型的预测效果，常见的指标有准确率、召回率、F1分数等。 6. 模型优化：根据评估结果调整模型，可能需要迭代多次以找到最佳模型。 标签中提到的行为预测和金融数据分析也是关键点。行为预测是指通过分析用户的历史行为模式来预测未来行为，这在欺诈检测中至关重要，因为欺诈者往往表现出与正常用户不同的行为模式。而金融数据分析则涵盖了各种统计和机器学习技术，用于揭示隐藏的欺诈模式和趋势。 在这个项目的代码文件"codes"中，很可能包含了上述步骤的具体实现。通过阅读和理解代码，我们可以深入了解如何运用Python和相关的数据分析技术来构建和优化欺诈检测模型。 这个项目提供了使用Python进行金融欺诈行为检测的实际应用案例，通过回归预测模型和数据分析技术，有助于提升欺诈检测的准确性和效率，从而保护金融机构和客户的利益。

《算法设计与分析》是计算机科学领域中一门重要的课程，主要研究如何有效地解决问题，并通过计算机程序实现这些解决方案。山东科技大学的这门复习资料涵盖了算法的基本概念、设计策略、分析方法以及一些经典算法实例。 我们需要理解算法的定义。算法是一系列明确的指令，用于解决特定问题或执行特定任务。在计算机科学中，算法通常被描述为一种步骤式的逻辑过程，这些步骤可以由计算机执行。 接着，我们来看算法设计。设计算法涉及选择合适的数据结构和控制流程，以确保算法的有效性和效率。常见的设计策略包括分治法（Divide and Conquer）、动态规划（Dynamic Programming）、贪心算法（Greedy Algorithm）和回溯法（Backtracking）。例如，分治法将大问题分解为小问题来解决，如快速排序和归并排序；动态规划则通过存储子问题的解来避免重复计算，如斐波那契数列；贪心算法每次做出局部最优选择，如霍夫曼编码；回溯法则是在尝试所有可能的路径中找到解，如八皇后问题。 接下来是算法分析，这是评估算法性能的关键。通常我们会用时间复杂度（Time Complexity）和空间复杂度（Space Complexity）来衡量。时间复杂度表示算法运行所需的时间与输入规模的关系，比如线性时间复杂度O(n)、对数时间复杂度O(log n)和平方时间复杂度O(n^2)等。空间复杂度则反映算法执行过程中所需存储空间的增长速率。例如，冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，而哈希表查找的时间复杂度为O(1)（平均情况下）。 此外，还有许多经典的算法值得深入学习，如图论中的最短路径算法Dijkstra和Floyd-Warshall，字符串匹配的KMP算法，排序算法中的快速排序、归并排序和堆排序，以及搜索和求解问题的深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等。 在实际应用中，我们还需要考虑算法的稳定性、可读性、可维护性和可扩展性。例如，稳定的排序算法会保持相等元素的相对顺序，而可读性良好的代码则有助于团队协作和代码维护。 算法设计与分析的学习不仅仅是理论上的探讨，更重要的是通过实践来加深理解。通过编写和调试代码，我们可以更直观地感受到算法的运作原理，并学会在不同场景下选择合适的算法。 山东科技大学的算法设计与分析复习资料涵盖了算法设计的基本思想、分析方法以及一系列经典算法实例，对于提升学生的算法素养和解决实际问题的能力具有重要作用。通过深入学习和实践，学生将能够更好地理解和应用这些知识，为未来在IT领域的职业生涯打下坚实基础。

建立了多模型共识偏最小二乘（cPLS）建模方法，并应用于烟草样品近红外（NIR）光谱与常规成分氯含量之间的建模研究，探讨了建模参数对预测结果的影响。结果表明，cPLS方法与传统的偏最小二乘算法（PLS）相比，所建模型更稳定可靠，预测结果也可得到了明显改善。

ThingsBoard 源码分析、项目结构说明、打包及二次开发说明 ThingsBoard 是一个开源的物联网平台，提供了一个完整的解决方案，用于连接和管理物联网设备。下面是对 ThingsBoard 源码分析、项目结构说明、打包及二次开发说明的详细解释。 项目框架结构 ThingsBoard 项目采用了微服务架构，主要包括了以下几个部分： * thingsboard-common：提供了通用的工具类和实用函数 * thingsboard-server：thingsboard 服务器端，负责处理设备数据和用户请求 * thingsboard-web：thingsboard Web 客户端，提供了用户界面和交互功能 * thingsboard-gateway：thingsboard 网关，负责设备数据采集和处理 每个部分都有其特定的包和依赖项，通过 Maven 管理依赖关系。 技术栈 ThingsBoard 采用了以下技术栈： * Spring Boot：用于构建微服务架构的框架 * Java：主要开发语言 * PostgreSQL：数据库管理系统 * Apache Kafka：消息队列系统 * Apache Cassandra：NoSQL 数据库 * Redis：缓存系统 部署相关说明 ThingsBoard 可以部署在不同的环境中，如云端、物理机、容器等。部署时需要考虑到性能、安全和可扩展性等因素。 项目结构说明 ThingsBoard 项目结构主要包括以下几个部分： * conf：配置文件目录 * docker：Dockerfile 文件目录 * docs：文档目录 * src：源代码目录 * target：编译输出目录 每个部分都有其特定的功能和作用。 打包说明 ThingsBoard 提供了多种打包方式，包括： * Maven 打包：使用 Maven 工具来打包项目 * Docker 打包：使用 Docker 来打包项目 * ZIP 打包：使用 ZIP 工具来打包项目 二次开发说明 ThingsBoard 提供了丰富的二次开发接口，包括： * RESTful API：提供了 RESTful 风格的 API 接口 * Webhook：提供了 Webhook 风格的 API 接口 * Rule Engine：提供了规则引擎接口 开发者可以根据需要选择合适的接口来实现二次开发。 物联网网关架构 ThingsBoard 提供了物联网网关架构，包括： * 设备管理：管理和控制设备 * 数据处理：处理和分析设备数据 * 网关管理：管理和控制网关 ThingsBoard 微服务架构 ThingsBoard 采用了微服务架构，包括： * Device Service：设备服务 * Rule Service：规则服务 * Data Service：数据服务 每个微服务都有其特定的功能和作用。 Thingsboard 产品架构 ThingsBoard 提供了完整的产品架构，包括： * 设备管理：管理和控制设备 * 数据分析：分析和处理设备数据 * 规则引擎：提供了规则引擎功能 Thingsboard 规则引擎 ThingsBoard 提供了规则引擎功能，包括： * 规则定义：定义规则 * 规则执行：执行规则 * 规则管理：管理和控制规则 规则引擎可以根据需要实现复杂的逻辑操作。 ThingsBoard Architecture ThingsBoard 提供了完整的架构设计，包括： * 设备管理：管理和控制设备 * 数据处理：处理和分析设备数据 * 规则引擎：提供了规则引擎功能 * 网关管理：管理和控制网关 ThingsBoard 的架构设计可以满足复杂的物联网应用场景。

一类输出受限非线性系统的输出反馈控制

2024年中国接近开关行业竞争格局及供需策略分析报告.pptx

本文主要探讨了基于STAR-CCM+软件对电动车液冷动力电池包进行热管理仿真的方法和技术，以提高电池包的温度一致性，确保电池性能和安全性的提升。STAR-CCM+是一款强大的计算流体动力学（CFD）软件，常用于解决复杂的流动、传热和多物理场问题。 文章指出新能源汽车技术的发展对电池热管理提出了更高的要求。由于电池的工作性能受到温度的直接影响，过高或过低的温度都会对电池产生负面影响，如缩短寿命、降低活性，甚至可能导致安全隐患。因此，研究电池包的热管理性能，特别是保持电池模组在适宜的工作温度范围内，对于提高电池性能和电动车的整体安全性至关重要。 接着，文章介绍了使用STAR-CCM+进行电池热管理仿真的具体步骤。通过优化液冷板的汇流管管径，可以有效地减小各板间的流量偏差，从而降低最大流量偏差至9%。这一改进有助于实现更均匀的冷却效果，提高电池包的温度一致性。进一步的仿真分析显示，经过优化后的电池包模组间最大温差仅为2.2℃，证明了这种优化策略的有效性。 文章还引用了其他学者的相关研究，如Jarrett等人对液冷系统的研究，他们发现冷却液温度对电池温度分布有着显著影响。江苏大学徐晓明等则对比了空气和导热胶填充电池单体间隙对热流和温度场的作用，指出导热胶能有效降低电池包的温升并均衡温度场。此外，潘巍等利用STAR-CCM+和AMEsim软件联合仿真，分析了液冷电池包的流场和温度场，为预测电池包在各种工况下的温度表现提供了依据。 基于STAR-CCM+的电池热管理仿真分析是一种重要的研究手段，它能够帮助工程师理解和改善电池包的热性能，以应对新能源汽车领域日益增长的需求。通过对流场和温度场的精确模拟，可以优化电池冷却系统的设计，提高电池的温度一致性，从而增强电池的稳定性和电动车的行驶安全性。在未来，随着电池技术和仿真工具的不断发展，热管理仿真分析将继续在提升电池性能和推动新能源汽车技术进步中发挥关键作用。