DHU机器学习GM/EMM大作业报告（含程序代码、结果图、结果分析等），内容完整，结构清晰。本次不含扩展题，因此仅供菜鸡使用。

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国密测试套件（GM Crypto Test Suite） 这是基于Golang的国密测试套件，用于测试国密SM2实现库或KMS服务，并验证其与的兼容性。 测试对象 测试对象分为2种：KMS，国密算法库中的SM2非对称密钥。 KMS（密钥管理服务）是密钥管理服务，由服务提供商提供密钥的计算，存储服务，开发者通过调用其api完成密钥的生成，删除，加解密，签名验签等操作。下，对于非对称密钥（SM2），开发者无法获取私钥，使用服务商提供的KeyID作为密钥的标识；同时，开发者可以获取公钥，将公钥正确解析后，直接用于加密，验签。 国密算法库是对国密算法的实现，可以是源代码或链接库的形式，完全在本地运行。 简言之，两者差异在于： KMS无法获取私钥，只有KeyID；算法库可以直接使用私钥 KMS在密钥生成，签名，解密时是远程计算；算法库全部是本地计算 为什么要测试 密钥，签名的编码格式可能不同比方

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基于矿井涌水量序列具有明显的随机性和灰色特征,建立涌水量GM(1,2)预测模型,以克服灰色GM(1,1)模型对于随机波动大的长序列预测效果差的缺点。以王行庄煤矿为例,针对2012年7月至2013年12月王行庄煤矿18个月的涌水量资料,考虑与之密切相关的L7-8灰岩含水层水位降深,建立了矿井涌水量GM(1,2)预测模型;预测了2014年1—4月的涌水量;并与GM(1,1)预测模型进行模型精度与预测精度的比较。结果表明:GM(1,2)模型的预测精度达到了97.44%,GM(1,1)模型的预测精度为92.60%,GM(1,2)模型明显提高了矿井涌水量的预测精度。