主成分分析（ PCA），机器学习，随机森林， K 最近邻，支持向量机，逻辑 回归， 词袋法，模糊综合评价模型，信息熵， 优劣解距离法 本文使用了主成分分析（ PCA）的方法来求取故障率和误报率影响选择结果的 权重，得到了第一问的得分权重， 从而选择出了最适合的设备， 线型光束感烟探测 器。 第二问中我们使用了一个复合机器学习模型，同时使用了随机森林， K 最近 邻，支持向量机，逻辑回归 4 种模型，同时使用 CountVectorize 来对文本特征进 行量化，将 4 种模型的结果剔除一个离另外 3 个较远的，再取平均，得到最终结 果，避免了单一模型对结果的准确性造成影响，并验证了特征之间不存在明显相关 性。 第三问中我们使用熵权法+模糊综合评价的方法，得到了最优结果： R 大队， 和最劣结果： J 大队， M 大队， G 大队，在模型的检验中，使用了新的模型优劣解 距离模型求取了一次新的熵权，验证了结果的可靠性。 第四问中我们综合前两问中对于报警器的准确率，故障率及其工作原理给出多 种报警器的使用建议。结合第三问中对于各个大队的优劣结果得出火灾报警可靠性 与管辖面积的关系进而提出管理

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电机的数学模型代表了描述电磁转矩与主要电气和机械量之间关系的所有方程。 具有集中参数的数学模型是最受欢迎的，因此在科学文献和实践中都被采用。 这些方程基于电阻和电感，可进一步用于定义磁通量， 电磁转矩。 % 典型感应电机的参数。 卢比=0.435； %定子电阻Rr=0.816； %转子电阻Lls=0.002； %定子电感Llr=0.002； %转子电感Lm=0.0693； M=Lm； %互感P=4； %极数J=0.089； ％惯性B=0.01； ％摩擦系数Tl=0.5； %负载扭矩我们=2*pi*50； Lss ＝ 0.0713； Lss ＝ 0.0713。 %Lss = Lls + Lm Lrr=0.0713； %Lrr = Llr + Lm 参考： http://shodhganga.inflibnet.ac.in/bitstream/10603/8434/11/11_chapte

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