学习笔记:循环

while循环

语法结构:

while(布尔表达式){
	循环语句;
}

在循环刚开始时,会计算一次“布尔表达式”的值,若条件为真,执行循环体。而对于后来每一次额外的循环,都会在开始前重新计算一次。

循环结构图:
在这里插入图片描述

do-while和while-do循环

**语法结构 **

	do{
		循环语句;
	}while(判断语句)

	while(判断语句){
		循环语句;
	}

do-while和while-do区别:
两者同样是循环,区别是do-while先执行循环语句,后执行判断语句。而while-do则相反,是先执行判断语句,判断为true后执行循环语句。


For循环

语法结构:

for(初始表达式; 布尔表达式; 迭代因子){
	循环语句;
}

for循环是循环结构中最常用的一种结构,同时也支持迭代,是最有效、最灵活的循环结构。for 循环在第 一次反复之前要进行初始化,即执行初始表达式;随后,对布尔表达式进行判定,若判定结果为 true,则执行循环体,否则,终止循环;最后在每一次循环的时候,进行某种形式的“递进”,即执行迭代因子。

  • 初始化部分设置循环变量的初值
  • 条件判断部分为任意布尔表达式
  • 迭代因子控制循环变量的增减

循环结构图:
在这里插入图片描述

实例:

public class Test{
	public static void main(String[] args){
		for(int i = 1;i<5;i++){
			System.out.println(i);
		}
	}
}

注意:
在for循环中定义的变量只能在循环中使用。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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