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数学建模——利用Matlab进行古代玻璃制品成分分析及鉴别的研究.zip

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简介:
本研究通过运用MATLAB软件对古代玻璃制品进行化学成分的定量分析与模式识别,旨在探索其历史背景、制作工艺及其科学价值。 基于Matlab的数学建模在古代玻璃制品成分分析与鉴别中的应用研究。

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  • ——Matlab.zip
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    本研究通过运用MATLAB软件对古代玻璃制品进行化学成分的定量分析与模式识别,旨在探索其历史背景、制作工艺及其科学价值。 基于Matlab的数学建模在古代玻璃制品成分分析与鉴别中的应用研究。
  • 2022年高教社杯C题:.zip
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    本资料包含2022年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛C题,涉及古代玻璃制品的化学组成分析及分类问题。通过建立数学模型来探索不同样本间的关联性,并进行有效鉴别。 【标题】中的“2022高教社杯数学建模 C题 古代玻璃制品的成分分析与鉴别”指的是在高等教育出版社主办的全国大学生数学建模竞赛中,C类问题主要关注的是对古代玻璃制品进行成分分析和鉴别。这类题目通常需要运用统计学、数据挖掘及模式识别等方法建立模型来解决实际问题。 【描述】提到的内容包括比赛题目的资料收集与思路整理,以及源码参考。参赛者需通过搜集相关材料形成解决问题的策略,并可能编写程序代码实现模型构建和验证工作。这些参考资料有助于理解复杂的计算或算法过程。 在数学建模过程中,以下是一些关键的知识点: 1. **数学模型建立**:根据问题设定合适的数学模型,如线性规划、非线性规划、微分方程等,并利用概率统计方法量化各要素。 2. **数据处理**:对古代玻璃制品的成分数据进行清洗和预处理,确保高质量的数据输入。 3. **数据分析**:运用描述性统计分析、相关性和主成分分析来探索数据间的关联规律。 4. **特征选择**:通过回归分析等方法确定影响因素,并筛选出最具代表性的特性。 5. **算法应用**:可能采用分类(如决策树、随机森林)、聚类(K-means)或回归模型对玻璃制品进行分类预测,以推断其年代和产地信息。 6. **模型评估**:利用交叉验证等方法评价模型性能,并通过准确率及召回率等指标判断可靠性。 7. **源码实现**:使用Python或R语言编写代码来完成数据处理、建模过程以及结果可视化工作。 8. **报告撰写**:详细记录整个数学建模流程,包括选择依据、优缺点分析和改进建议,并解释模型的实际意义。 9. **团队协作**:强调沟通与合作的重要性,在明确分工的基础上共同推进项目进展。 解决此类问题需要具备坚实的数理基础、编程技能以及一定的历史化学知识。参赛者需综合运用多种学科知识,创新思维以期在竞赛中取得优异成绩。
  • 2022年高教社杯竞赛C题:
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    本题目要求参赛者利用化学计量学方法对古代玻璃样本进行成分分析,并建立模型以鉴别其来源和年代,旨在考察学生解决实际问题的能力。 博主的参赛作品最终获得了第一名的好成绩,资源包括了源码、论文以及数据文件。本段落研究的是古代玻璃制品的成分分析与鉴别问题,通过建立多因素方差分析模型、K-means 聚类模型及 K 近邻鉴别模型等方法来探讨玻璃文物参数之间的关系及其化学成分规律,并实现对不同亚类划分和文物鉴别的目标。 在解决第一个研究问题时,博主使用了箱线图分析法以及均值中位数统计方法进行异常值检测与缺失数据填补。之后利用预处理后的样本数据进行了频数统计及方差分析,发现有无风化现象对玻璃类型、纹饰类型的显著影响,并且得出高钾含量的玻璃样品更不容易受到风化的结论;同时确认B型纹饰仅出现在已发生风化的样本中。 对于预测未受侵蚀前化学成分的具体数值问题,则通过多重逻辑判断寻找与之相似参数值的历史案例,以此为基础进行计算。在此基础上进一步构建了随机森林回归模型以训练现有数据集,并确定影响玻璃样品是否会发生风化的主要因素包括二氧化硅、氧化铁、氧化铜、氧化铅和氧化钾等。 最后以编号为08的样本为例预测其未受侵蚀前的具体成分变量,如表4所示:其中二氧化硅含量被估计约为45.96%。
  • 2022年C题:定(国二论文)
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    本研究参加了2022年的数学建模竞赛,针对C题“古代玻璃成分分析与鉴定”进行了深入探讨。通过建立多元统计模型和化学计量学方法,成功解析了不同样本的玻璃成分,并提出了有效的鉴定流程,最终获得国家二等奖。 本资源包含一篇PDF格式的论文。该论文是我们团队在2022年参加数学建模比赛时所撰写的作品,并最终获得了全国二等奖。现将其提供出来供参考使用。
  • 2022年高教社杯国赛C题——Python码.zip
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    本资料包含用于解决2022年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题的Python代码,重点在于古代玻璃制品的化学成分数据分析及鉴别技术。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,内含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容:标题所示内容的介绍可以在主页搜索博客中找到。 4. 适合人群:本科和硕士等教研学习使用 5. 博客介绍:热爱科研工作的MATLAB仿真开发者,致力于技术与个人修养同步提升。
  • 2022年高教社杯国赛C题:Python实现)
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    本项目运用Python编程语言对古代玻璃制品进行化学成分的数据处理和统计分析,旨在通过科学方法准确鉴别不同古代玻璃文物的真实性和来源。 2022年高教社杯国赛C题涉及古代玻璃制品的成分分析与鉴别(Python实现)。该题目包括对古代玻璃制品进行详细的化学成分分析,并通过编程手段来鉴别不同的样本。重写后的文字涵盖了问题的核心内容,即如何利用Python编写代码以解决有关古董玻璃样品成分鉴定的问题,并提供了完整的解决方案和处理结果。 2022年高教社杯国赛C题的思路是围绕古代玻璃制品进行深入研究,包括对其化学组成进行全面分析以及通过编程方法实现分类鉴别。此过程中提出了四个关键问题并提供了解决这些问题所需的全部代码及相应的数据处理成果展示。
  • 双层功效案例
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    本案例通过数学模型探讨了双层玻璃在隔热节能方面的效果,详细分析了其热传导特性,并评估不同条件下(如温度、湿度)双层玻璃的功效。 数学建模实例:双层玻璃的功效 本段落探讨了通过建立数学模型来分析双层玻璃在隔热性能上的优势。通过对不同厚度、材质的双层玻璃进行模拟计算,可以评估其对室内温度调节的效果,并进一步优化设计方案以达到最佳节能效果。该研究不仅有助于理解建筑材料如何影响建筑能耗,也为实际应用中的窗户选择提供了科学依据。
  • MATLAB振动.pdf
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    本论文探讨了使用MATLAB软件进行结构振动模态分析的方法与应用,通过实例研究展示了该工具在工程实践中的高效性和便捷性。 振动系统是机械振动运动学与动力学研究的基础对象之一,在实际工程应用中有着重要的意义。单自由度系统的振动特性可以通过简化后的模型进行分析,并为设计人员提供防止共振的理论依据,同时帮助初步了解各构件的振动情况和解耦分析系统响应。 在基于MATLAB的振动模态分析过程中,可以建立数学模型并实现数据图形化展示。对于多自由度系统而言,研究其矩阵迭代求解是关键步骤之一。通过编写MATLAB程序,能够迅速获取系统的固有频率与主振型信息,为设计人员提供理论指导,并帮助初步评估各构件的振动情况和解耦分析系统响应。 作为一款强大的数学软件,MATLAB适用于解决广泛的数学问题,包括线性代数、微积分等。在进行振动系统分析时,借助于MATLAB可以快速建立模型并实现数据图形化展示与验证程序正确性。 利用MATLAB进行振动系统的理论分析可以使抽象概念更加直观,并通过图像形式呈现出来。无论是单自由度还是多自由度的振动问题,在具体操作中都可以转化为数学模型并通过编程获得所需的数据,简化计算过程。基于MATLAB的振动模态分析能够快速提供系统固有频率和主振型信息,为设计者预防共振、评估构件振动情况及解耦响应提供了有力支持。
  • Glass Classification Dataset - 基于化预测类型据集
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    本数据集旨在通过玻璃的化学成分来预测其类型。包含多种元素含量的数据,适用于机器学习模型训练与评估。 该数据集包含136个玻璃样品的化学成分数据,包括折射率以及各种元素的百分比含量。目标是根据这些化学性质对不同类型的玻璃进行分类。 数据集详细信息如下: 行数:136 列数:10 特征: - **RI:** 折射率 - Na: 钠(重量%) - Mg: 镁(重量百分比) - Al: 铝(重量百分比) - Si: 硅(重量%) - K: 钾(重量%) - Ca: 钙(重量%) - Ba: 锐(钡,原文为Ba:Barium (weight %),这里指代的是元素符号的中文翻译) - Fe: 铁(重量%) 类型:玻璃类型(目标变量)
  • ICA: sklearnFast ICA对据集实施独立
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    本研究利用Python库sklearn中的Fast ICA算法,对玻璃数据集进行了深入的独立成分分析,旨在探索数据内部结构和潜在模式。 该内容提供了一个完整的独立成分分析(ICA)示例程序包,包含四幅图像的详细解释与应用实例。此外,还有基于负熵的快速独立分量算法(Fasti)相关毕业设计源代码分享。这些资源对于学习ICA和Fasti技术非常有帮助。