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RSS订阅原创 MATLAB读取TIF文件，并可视化
在GIS领域，TIF文件则常用于存储地图、地形图等地理空间数据，TIF文件用于地理信息系统时，它通常包含地理坐标、投影信息等地理元数据，这些元数据使得图像能够与地理信息系统无缝集成，便于进行地理定位和分析。3.绘制中国省界和国界。
2024-09-29 16:18:22
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原创 熵权法确定权重
熵权法（Entropy Weight Method, EWM）是一种在综合考虑各因素提供信息量基础上计算综合指标的数学方法，属于客观综合定权法，在确定权重时更有说服力。因此，熵权法通过计算各指标的熵值来反映其提供给决策者的信息量大小，进而确定各指标的权重。：由于各项指标的计量单位并不统一，因此需要对原始数据进行标准化处理，以解决不同质指标值的同质化问题。（可选）：根据标准化后的数据和权重，计算各样本的综合得分。：利用信息熵的冗余度（即1减去熵值）来计算各指标的权重。：根据熵的定义，计算各指标的熵值。
2024-07-31 15:30:51
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原创 微分方程建模
对于这类问题，我们不能直接列出自变量和未知函数及其变化率之间的关系式，而是通过微元分析法，利用已知的规律建立一些变量（自变量与未知函数）的微元之间的关系式，然后再通过取极限的方法得到微分方程，或等价地通过任意区域上取积分的方法来建立微分方程。从前面对问题的假设和分析可以看出：火箭推进力自始至终在加速着整个火箭，然而随着燃料的不断消耗，所出现的无用结构质量也在随之不断加速，作了无用功，故效益低，浪费大。火箭是一个复杂的系统，为了使问题简单明了，我们只从动力系统和整体结构上分析，并且假设引擎是足够强大的。
2024-07-13 07:00:00
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原创 Matlab多项式回归
如果从数据的散点图上发现 y 与 x 呈较明显的二次（或高次）函数关系，或者用线性回归的效果不太好，就可以选用多项式回归。
2024-07-12 10:29:32
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原创 Matlab多元线性回归
曲线拟合问题的特点是，根据得到的若干有关变量的一组数据，寻找因变量与（一个或几个）自变量之间的一个函数。通常，函数的形式可以由经验、先验知识或对数据的直观观察决定，从数理统计的观点看，我们根据一个样本计算出的那些系数，只是它们的一个（点）估计，应该对它们作区间估计或假设检验，如果置信区间太大，那么系数的估计值是没有多大意义的。模型的评价指标，MSE、RMSE，用来判断模型的好坏，其值越小越好。其中 Y,X 为按因变量，自变量排列的数据，，回归模型成立，第四个是残差的方差。为残差（向量）及其置信区间，
2024-07-11 16:30:16
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原创 Matlab方差分析
为了使生产过程稳定，达到优质、高产，需要对影响产品质量的因素进 行分析，找出有显著影响的那些因素，除了从机理方面进行研究外，常常要作许多试验， 对结果作分析、比较，寻求规律。用数理统计分析试验结果、鉴别各因素对结果影响程 度的方法称为方差分析（Analysis Of Variance），记作 ANOVA。试验结果称为指标，试验中需要考察、可以控制的条件称为因素或因子，因素所处的状态称为水平。根据因素个数可以分为：单因素方差分析和双因素方差分析。
2024-07-10 14:32:27
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原创 MATLAB数据统计描述和分析
描述性统计就是搜集、整理、加工和分析统计数据， 使之系统化、条理化，以显示出数据资料的趋势、特征和数量关系。它是统计推断的基础，实用性较强，在数学建模的数据描述部分经常使用。
2024-07-09 13:18:53
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原创 MATLAB常用的插值方法
在数学建模中，我们拿到的数据经常会有缺失值，在缺失值不是很多的情况下，我们在数据预处理阶段会采用插值方法来将数据补齐，之后再开始我们的建模。
2024-07-08 16:30:00
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原创 数学建模算法之层次分析法（AHP）
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是对一些较为复杂、较为模 糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。
2024-07-07 15:35:20
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原创 数学建模算法目标规划
在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济 效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记 LP)则是数学规划的一个重要分支。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性 规划的适用领域更为广泛了，已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。
2024-07-06 13:59:57
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原创 数学建模MATLAB绘图大全
最近快要开始一年一度的数学建模竞赛啦，接下来争取每天更一篇数学建模算法！（当然这是理想状态下），今天就先更一些MATLAB常用的绘图吧，论文赏心悦目的关键就在于丰富多彩的图，好看的图一定会成为数学建模竞赛中的加分项！三维绘图函数。
2024-07-05 16:07:33
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原创 Python学习之小游戏--坦克大作战
链接：https://pan.baidu.com/s/1RN_f9WZkviudE6UlaLeUWQ?今天跟视频学习了Python实现坦克大作战小游戏，挺有意思的，一起来玩吧~按空格发射子弹，上下左右键实现移动，ESC键无限复活。
2024-07-04 21:18:26
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原创 VMD-LSTM模型（Python程序实现）
VMD变分模态分解是一种在2014年由Konstantin等人提出的创新方法，它具备同时分解和提取模态的能力。与传统的分解方法不同，VMD将信号处理过程划分为非递归、基于变分理论的模态分解模式，这种处理方式显著增强了其面对复杂数据时的稳定性和适应性。引入序列信号 ，然后对该序列进行不同频率的分解，每一个分量称为一个本征模函数(IMF)分量。
2024-05-21 19:08:07
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原创 K-Means聚类算法（含Python代码）
K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近其相似度就越大。
2024-04-29 18:16:07
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原创 时间序列模型（含python程序实现）
常用按时间顺序排列的一组随机变量来表示一个随机事件的时间序列，简记为用表示该随机序列的n个有序观察值，称之为序列长度为n的观察值序列。
2024-04-28 14:10:09
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原创 MATLAB线性函数拟合并预测
要求得 m 和b的值，我们可以使用一个称为 polyii(x,y,n)的 MATLAB 函数，其中n是我们要 MATLAB 求出的多项式的次数，对于y= mx+b 形式的方程，我们把n设为等于 1,因此调用的语句将是 polyfit(x,y,1)。polyfit函数采用最小二乘法计算。接着调用 pobyit 让 MATLAB 计算拟合数据的多项式的系数。看看本例中由拟合直线对特定的差点所预计的成绩值的情况。r平方为0.6899，说明拟合效果一般。
2024-04-25 21:53:23
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原创 Logistic回归
首先进行特征筛选，特征筛选的方法有很多，主要包含在ScikitLearn的feature_selection库中，比较简单的有通过F检验(fregression)来给出各个特征的F值和p值，从而可以选变量(选择F值大的或者p值小的特征)。2)y取1的概率是p=P(=1|X)，取0概率是1-P。算法描述：是广义线性回归模型的特例，利用Logistic函数将因变量的取值范围控制在0和1之间，表示取值为1的概率。4)模型应用:输入自变量的取值，就可以得到预测变量的值，或者根据预测变量的值去控制自变量的取值；
2024-04-22 16:32:25
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原创 Python数据离散化
一维聚类的方法包括两个步骤，首先将连续属性的值用聚类算法(如K-Means算法)进行聚类，然后再将聚类得到的簇进行处理，合并到一个簇的连续属性值并做同一标记。聚类分析的离散化方法也需要用户指定簇的个数，从而决定产生的区间数。连续属性的离散化就是在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为一些离散化的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的数据值。：将属性的值域分成具有相同宽度的区间，区间的个数由数据本身的特点决定，或者由用户指定，类似于制作频率分布表。
2024-04-19 18:55:03
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原创 Python相关性分析
分析连续变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程称为相关分析。可以直接绘制散点图，或者绘制散点图矩阵，或者计算相关系数来进行相关分析。根据相关系数矩阵绘制热力图。
2024-04-17 15:47:18
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原创 Python贡献度分析（帕累托分析）
贡献度分析又称帕累托分析，它的原理是帕累托法则，又称20/80定律。例如，对一个公司来讲，80%的利润常常来自于20%最畅销的产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润。由上图可知，菜品A1~A7共7个菜品，占菜品种类数的70%，总盈利额占该月盈利额的 85.0033%。根据帕累托法则，应该增加对菜品A1~A7的成本投入，减少对菜品A8~A10的投人以获得更高的盈利额。对餐饮企业来讲，应用贡献度分析可以重点改善某菜系盈利最高的前80%的菜品，或者重点发展综合影响最高的80%的部门。
2024-04-17 15:16:29
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原创 Python异常值分析
异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点，异常值的分析也称为离群点分析。
2024-04-08 11:11:34
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原创 Keras库搭建神经网络
上述代码构建了一个具有两个隐藏层的神经网络模型，使用tanh和sigmoid作为激活函数，采用随机梯度下降优化器进行训练，并使用均方误差作为损失函数。最后对模型进行评估并输出评估得分。Keras并非简单的神经网络库，而是一个基于Theano的强大的深度学习库，利用它不仅仅可以搭建。用Keras搭建神经网络模型的过程相当简洁，。通过短短几十行代码就可以搭建起一个非常强大。普通的神经网络，还可以搭建各种深度学习模型，如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷。的神经网络模型，甚至是深度学习模型。
2024-03-17 15:35:48
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原创 机器学习库Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python下强大的机器学习工具包，它提供了完善的机器学习工具箱，包括数据预处理、分类、回归聚类、预测和模型分析等。model.fit():训练模型，对于监督模型来说是 fit(X,y)，对于非监督模型是 fit(X)。model.predict_proba(X_new):预测概率，仅对某些模型有用(比如LR)这个库有内置数据集，比如常见的鸢尾花数据，有一百五十个鸢尾花的一些尺寸的观测值:尊片长。model.fit_transform():从数据中学到新的基并将这个。
2024-03-11 17:38:36
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原创 numpy和matplotlib小例子
最近准备学《Python数据分析与挖掘实战》这本书，刚看到第二章numpy和matplotlib这一部分，发现这个图挺有意思的，就做个笔记记录一下，日后发现有意思的继续更。
2024-03-06 13:32:18
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原创 Python浅拷贝和深拷贝
为了解参数传递的底层原理，可以学习一下浅拷贝和深拷贝，使用内置函数：copy和deepcody。对比上述两个运行结果可以发现深拷贝对子对象的修改不影响原对象。深拷贝：会拷贝子对象的内存，对子对象的修改不影响原对象。浅拷贝：不拷贝子对象的内容，只拷贝子对象的引用。
2023-12-09 20:51:57
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原创 wx列表控件和静态图片控件
对列表控件可以进行单选或多选，列表控件类是wx.ListBox。wx.LB_SINGLE：单选。wx.LB_MULTIPLE：多选。wx.LB_EXTENDED：多选，但需要在按着Ctrl或Shift选择。wx.LB_SORT：对列表选择项进行排序。
2023-11-05 08:00:00
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原创 wx控件之单选框与复选框
单选控件是单选按钮（wx.RadioButton），同一组的多个单选按钮互斥。多选控件是复选框（wx.CheckBox），有时也可以单独使用。
2023-11-04 09:30:00
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原创 wxPython布局管理
其中：proportion参数用于设置当前子窗口在父窗口中所占的空间比例，flag参数是布局标志，用来控制对齐方式、边框和调整尺寸，border参数用于设置边框的宽度。上述代码首先将两个按钮(b1、b2)放到了一个水平盒子布局管理器对象(hbox)中，然后静态文本和(hbox)放到一个垂直方向的盒子布局管理器对象(vbox)中。盒子布局管理器类是wx.BoxSizer，Box布局管理器是最常用的布局管理器，它可以让子窗口沿垂直或者水平方向布局。在前一篇文章中使用了绝对布局，这里主要学习盒子布局。
2023-11-01 21:28:48
842
原创 wxPython初学习
刚才import wx语句一直报错，在IDLE中可以正常运行，但是.py中就不行，查了好多种解决方案，还将wx添加到了环境变量中，都没有解决。最终发现是将文件命名成了wx.py，与python中自己的库冲突，以至于报错。如果大家有出现这种错误的话，修改文件名即可解决。好了话不多说，开启今天的学习笔记。
2023-10-31 19:42:36
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原创 SAS初学习
其中块注释为任意长度、可以包含分号、不允许嵌套，注释语句要求注释内容是完整的一条语句，不能包含分号。SAS语言，专门为数据分析和报告处理所涉及的复杂数据操作、图形图表制作、文档创建与输出设计的面向过程的编程语言。SAS输入格式informat是SAS系统中的模式集，用于决定如何解析要存入变量列的数据（直接读取或者转换）。SAS数据集是一种特定数据结构的文件，以数据表的形式呈现，表中包含变量和观测，其中列可以指变量，行指观测。SAS逻辑库的引用是通过定义一个逻辑名字“逻辑库引用名”或者libref来实现的。
2023-10-24 09:20:53
476
原创 Python学习之读写文本与二进制文件
read（size=-1）：从文件中读取字节，size限制读取的字节数，如果size=-1， 则读取全部字节。size是限制读取的行数，如果size=-1，则没有限制。readline（size=-1） ：在读取到换行符或文件尾时返回单行字符串，如果已经到文件尾， 则返回一个空字符串。read（size=-1）：从文件中读取字符串，size限制读取的字符数，size=-1指对读取的字符数没有限制。readlines（） ：读取文件数据到一个字节列表中， 每一行数据都是列表的一个元素。
2023-10-16 08:30:00
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原创 Python打开与关闭文件
我们在使用文file参数：用于表示要打开的文件，可以是字符串或整数。mode参数：用于设置文件打开模式，用字符串表示，例如rb表示以只读模式打开二进制文件。用于设置文件打开模式的字符串中的每一个字符都表示不同的含义， 对这些字符的具体说明如下。x： 以独占创建模式打开文件， 如果文件不存在， 则创建并以写入模式打开；同时，with as代码块也可以自动释放资源，可以替代finally代码块，优化代码结构，提高其可读性。+： 以更新（ 读写） 模式打开文件， 必须与r、w或a组合使用，才能设置文件为读写模式。
2023-10-15 17:37:03
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原创 Python正则表达式模块—re
并且上述代码采用了原始字符串r"\w+@QQ\.com"表示，若用普通字符串表示，需要将特殊字符转义，表示为"\\w+@QQ\\.com"，而正则表达式本身会存在较多(\)，因此用普通字符串表示会比较麻烦，所以一般使用原始字符串表示。findall（p， text）：在text字符串中查找所有匹配的内容，如果找到，则返回所有匹配的字符串列表；其中，参数p,repl,string,count分别表示：正则表达式，用于替换的新字符串，即将被替换的旧字符串，和最大替换数量，默认是0，表示不限制替换数量。
2023-10-15 09:15:00
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原创 Python的日期时间模块—datatime
（2） 将字符串转换为日期时间对象的过程， 叫作日期时间解析。在strftime（） 和strptime（） 方法中都有一个格式化参数format， 用来控制日期时间的格式， 常用的日期和时间格式控制符如下表所示。（1） 将日期时间对象转换为字符串时， 称之为日期时间格式化。在Python中使用strftime（） 方法进行日期时间的格式化， 在datetime、 date和time三个类中都有一个实例方法strftime（format）。datetime.today（） ： 返回当前的本地日期和时间。
2023-10-14 10:15:00
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空空如也
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