人工智能-机器学习-江苏省COD排放总量不同计算方法对比研究.pdf

python读取和保存图片5种方法对比 python中对象之间的赋值是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要用到标准库中的copy模块 方法一：利用 PIL 中的 Image 函数 这个函数读取出来不是 array 格式，这时候需要用 np.asarray(im) 或者 np.array（）函数 。 区别：np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝 copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。 copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象 例子： import copy a = [1, 2, 3, 4, ['a', 'b']] #原始

Matlab代码-VRPTW合集 [CW节约算法,TS(硬约束版),TS(惩罚函数版),LNS四种方法对比 有时间窗车辆路径问题VRPTW是指一定数量的客户，各自有不同数量的货物需求，配送中心向客户提供货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的

主要介绍了8种用Python实现线性回归的方法对比详解，说到如何用Python执行线性回归，大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model，但事实是，Python至少有8种执行线性回归的方法，sklearn并不是最高效的,需要的朋友可以参考下

本文的出发点在于比较传统预测方法和机器学习预测方法。 本文使用的数据集来自 kaggle：M5 Forecasting — Accuracy。 该数据集包含有 California、Texas、Wisconsin 三个州的产品类别、部门、仓储信息等。基于这些数据，需要预测接下来 28 天的每日销售量。 涉及到的方法有： 单指数平滑法 双指数平滑法 三指数平滑法 ARIMA SARIMA SARIMAX Light Gradient Boosting Random Forest Linear Regression 为了使用上述方法，首先导入相应的包/库： import time import

LUCY_RICHARDON、规则化、盲卷积、维纳滤波器方法复原水平模糊图像

对比分析了三种正弦波脉宽调制（SPWM）控制方法，指出各自的优缺点及应用，给出了一些数学模型，并对基于载波相移的SPWM（CPS－SPWM）技术进行了较为详尽的分析。

在对惯导系统精度评估标准统一化研究中，在一定的假设条件下，推导、归纳、整理了四类定位精度的评 估算法( TRMS、RMS、σ 和CEP) 及相应的7 个指标间的工程换算关系;利用某型捷联旋转惯导4 次实际导航数据进行 了仿真分析，从推断算法、指标间换算关系、精度折合效果等方面进行了对比验证，基于理论分析和仿真验证结果表 明TRMS 评估算法及试验简单且易于转换，并对其精度折合给出合理化建议

jpeg压缩的matlab代码 JPEG-JPEG2000-autoencoder 静止图像压缩编码——传统方法和深度学习方法对比 JPEG_gray MATLAB实现，只针对灰度图像进行JPEG压缩，没有进行熵编码，只做理论上的压缩率计算 JPEG2000 MATLAB实现，详见JPEG2000的README CAE Python实现，一种典型的自动编码器实现图像压缩，训练数据集选用STL10 不提供分类网络 分类网络采用的是简单的Resnet18实现，有需要的话，可以自己找经典的分类代码。数据集同样选用STL10

因近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题，在进行近红外光谱关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确获知合适降维方法。为了解决该问题，本文对比分析了典型线性和非线性降维方法，并用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率角度分别进行了实验验证。结果表明，线性降维算法，特别是PCA、LDA算法，比较适合应用于烟叶近红外光谱降维分析中，非线性降维算法因其泛化学习能力与推广能力差以及本征维数估计困难不适合应用于近红外光谱降维分析。