第六周项目二

本文介绍了C++中类的定义及其使用方式,包括构造函数的定义与调用,以及如何通过指针创建动态对象。此外,还展示了含有动态数组成员的类的实现方法,并演示了如何使用该类进行数组值的累加操作。
一.class A {  
private:  
    int a;  
public:  
    A() {a=0;}  
    A(int aa):a(aa){}  //定义构造函数,用参数aa初始化数据成员a   
  
 {  
    A *p ;  //定义类A的指针对象p   
    p=newA(5);   //用p指向动态对象并初始化为整

二.#include<iostream.h>   
#include<stdlib.h>   
class A {  
private:  
    int *a;  
    int n;  
    int MaxLen;  
public:  
   A(): a(0), n(0), MaxLen(0) {}  
   A(int*aa, int nn, intMM);  
    ~A();  
   int GetValue(int i) {return a[i];}//函数体返回a[i]的值   
 };  
A::A(int*aa, int nn, intMM) {  
    n=nn;  
   MaxLen=MM;  
    if(n>MaxLen) exit(1);  
    a=new int[MaxLen];  
    for(int i=0; i<n; i++) a[i]=aa[i];  //以i为循环变量把aa数组中每个元素值传送给a数组的对应元素中   
}  
  A::~A() {delete []a;}//析构函数的类外定义,释放指针型数据a所指向的空间      
void main()  
{  
    int b[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};  
    A r(b,10,10);  
    int i,s=0;  
    for(i=0;i<10; i++) s+=r.GetValue(i); //以i为循环变量,把r对象的a数据成员中的每个元素值依次累加到s中   
    cout<<"s="<<s<<endl;  
}  

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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