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【实例简介】基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色 模型、 神经网络以及 神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。 与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。 最后，本文采用基于 神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

STM32 接收GPS程序并对其数据解析，GPS通过串口吧数据给单片机，单片机得到经度纬度海拔时间打印出来

风蓄联合优化运行程序，以风蓄联合运行经济效益最大为目标函数，考虑各种约束条件

小波软阈值去噪的matlab代码程序使用说明：1、软件应用平台：Matlab6.5或更高；2、打开方法：将文件所在目录设为工作目录，然后打开wavlet.fig,在noise提示框下输入噪声强度，在0-0.1之间（不能为零）。然后点process按钮，就会显示实验结果，包括原图像，加噪图像，去噪图像的对比以及当前的psnr值。wavlet.m是程序文件。程序内容写在在程序的注释里。阈值的更改没有实现可视化，在源程序中可以改。

基于ROS构建无人驾驶车辆环境感知系统，文档描述对于基于ros开发有较大的帮助

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牛人Yori Boykov写的关于Graphcut的Matlab程序，完整实例。对学习Graphcuts很有帮助。基于文章

文章“Quick pre-correction of a grating fringe for phase measuring profilometry”全套代码+实验数据。这是一种针对FPP三维测量系统的光栅预矫正方法，能够提高光栅均匀性，理论上不引入额外切向误差，整个过程可以在数秒钟以内完成。资源包含文章全文+文章发表时的全套数据+光栅矫正代码+结果分析代码。欢迎大家参考引用。

使用MFC实现简易的绘图软件，基本上是使用鼠标拖动来绘制的图形，有直线，连续直线，矩形，圆，模拟曲线，多边形，圆弧---------------------本文来自 辣条不爱辣 的CSDN 博客 ，全文地址请点击：https://blog.csdn.net/baidu_38304645/article/details/82821730?utm_source=copy

本人研究生阶段写文档所写的Matlab代码。包括：1、图片预处理；2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法；3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性；4、基础算法：AdaBoost的训练与测试; Bayes算法5、AdaBoost的改进：Boosting, CastBoost、FloatBoost