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模型保真度预测估计 (PEMF) 是一种独立于模型的方法，用于衡量替代模型或元模型的保真度，例如克里金法、径向基函数 (RBF)、支持向量回归 (SVR) 和神经网络。 它可以被视为 K 折交叉验证的一种新颖的顺序和预测实现。 PEMF 将模型训练器（例如 RBF-multiquadric 或 Kriging-Linear）、用于训练模型的样本数据和应用于模型的超参数值（例如 RBF 中的形状因子）作为输入。 作为输出，它提供了代理模型中中值和/或最大误差的预测估计值。 据报道，在提供替代模型误差度量（针对各种基准函数）方面，PEMF 比典型的留一法交叉验证更准确和稳健。 当前版本的 PEMF 已经实现了 RBF（包含在这个包中）、克里金法（DACE 包）和 SVR（Libsvm 包）， PEMF（已经和）可以很容易地用于以下目的： 1. 代理模型验证2.代理模型不确定性分析3. 代理模型

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1、 仿照标准字符串类string ，设计一个自己的字符串类String。 主要完成以下任务： 1）数据成员是字符指针，可自动适应不同的串长度。 2）串复制，既可使用字符串常量进行复制，也可以使用其他的字符串对象进行复制。 3）串赋值。既可赋值为字符串常量，也可以赋值为使用其他的字符串对象。 4）串连接。重载“+”和“+=”。 5）重载下标运算符[]。 6）串比较。重载 “==”和“>”和“<<”。

祁连山国家级自然保护区地处我国西北,生态环境薄弱,为快速掌控祁连山自然保护区的自然地理信息情况,更好地进行环境监测,应充分发挥遥感监测优势。文中选取Landsat8 OLI影像数据为基础数据源,结合Erdas Image和Arcgis对祁连山自然保护区进行自然地表类型自动提取和变化监测分析,通过选取最优波段组合,结合NDVI辅助对两期影像执行监督分类。结果表明此种方法可以简单快速求得保护区自然地表类型变化趋势,为保护区自然地表类型变化监测提供可靠技术支撑。

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