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KPCA项目代码包。

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简介：
针对某个特定Hub上的资源，进行了四项细致的调整和优化，具体包括四个演示示例。第一个演示涉及降维或特征提取技术；第二个演示集中于数值实例中的故障检测；第三个演示则涵盖使用KPCAdetection和诊断故障，并应用于热轧过程；第四个演示同样侧重于热轧过程的故障检测与诊断，但采用了动态KPCAd (DKPCA) 技术。

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  • JSP项目源代码包
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    这是一个包含Java Server Pages (JSP)技术编写的Web应用程序项目的源代码集合，适用于开发者学习和参考。 JSP项目源码包包括spring+struts+hibernate、spring+springmvc+hibernate以及spring+springmvc+mybatis的配置，并附带数据库文件。
     
  • Matlab KPCA代码-DNOM: DNOM
    优质
    DNOM是基于Matlab开发的一种用于数据处理和特征提取的KPCA算法实现工具。它为复杂数据分析提供了高效的解决方案。 Matlabkpca程序动态神经正交映射用于故障检测可以直接运行文件“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”以获取图1中的DPCA、DKPCA和DNOM的结果。文件“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”，“KPCA.m”和“constructKernel.m”应位于同一目录中。我们使用的Matlab版本是R2017b，且未在其他版本的Matlab上测试代码。 为了GPU加速和快速计算，使用PyTorch软件包开发了python代码。“dnom.py”设计用于对TE数据执行DNOM，在运行代码“dnom.py”之前，请安装以下python库： - python==3.5 - numpy==1.13.3 - PyTorch==0.2 - scikit-learn==0.19.0 有关使用PyTorch进行GPU加速的信息，可以在Linux上通过运行“python3 dnom.py”来执行。
     
  • KPCA与SVM的源代码
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    本资源提供了基于KPCA（Kernel Principal Component Analysis）和SVM（Support Vector Machine）算法的详细源代码，适用于深入学习模式识别与机器学习技术的研究者及开发者。 KPCA+SVM源代码使用MATLAB进行仿真实现，非常实用。
     
  • 基于MATLAB的KPCA代码
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    本简介提供了一段基于MATLAB实现的KPCA（Kernel Principal Component Analysis）代码。该代码适用于数据降维和特征提取任务，并包含详细的注释说明。 KPCA的MATLAB代码在特征提取方面十分有效。
     
  • Python项目集：包含多个项目的源代码
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    本集合包含多样化的Python项目源码，涵盖Web开发、数据处理和机器学习等领域，适合编程爱好者和技术专家参考学习。 Python项目此仓库包含了一系列我亲自编写的Python小项目。这些项目的灵感来自书本或网络搜集的内容，目的是通过实践提高自己的技能水平，“世事洞明皆学问，人情练达即文章”，熟能生巧，勤能补拙。 1. 数据可视化：在这个项目中你将学到如何生成数据集以及进行可视化；使用matplotlib创建简单的图表，并利用散点图来探索随机漫步过程；运用Pygal制作直方图并分析同时掷两个不同面数的骰子的结果。 2. 下载数据：此模块教你如何处理网上的数据集，包括CSV和JSON文件中的信息提取。你还将学习到使用matplotlib解析历史天气记录的方法，并了解datetime库的应用以及在单个图表中呈现多个数据系列的技术；此外还会有机会用Pygal制作世界地图来展示各国的数据并掌握设置Pygal的地图及图形样式的技巧。
     
  • 项目外包网站源代码
    优质
    该项目外包网站源代码旨在为软件开发人员和企业提供一个平台，用于发布、查找及管理各种软件项目的外包任务。此代码支持用户注册登录、在线沟通、合同签订等功能模块，促进技术合作与交流，提高工作效率。 项目外包网站源码包括项目招标、项目投标、标书下载、线上交易以及评价信用等功能模块。
     
  • MATLAB KPCA故障检测代码
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    本代码实现基于MATLAB的KPCA（核主成分分析）算法进行工业过程故障检测，适用于数据驱动的过程监控系统开发。 KPCA MATLAB故障检测代码可以直接使用。
     
  • QT黑白棋项目源代码包
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    QT黑白棋项目源代码包包含了一个使用QT框架编写的黑白棋游戏的完整源代码。此资源适合想要学习游戏开发和QT应用开发的学生与开发者研究参考。 QT黑白棋项目源代码包提供了一个完整的黑白棋游戏实现，涵盖多个关键功能模块，适合学习QT编程和游戏开发的人员使用。黑白棋又称反棋或翻转棋，是一款策略性强的双人对战游戏。 让我们详细了解一下QT框架。它是跨平台的C++库，广泛用于开发桌面、移动及嵌入式应用。它提供丰富的API使开发者能够快速构建具有现代用户界面的应用程序，并支持多种操作系统如Windows、Linux、macOS以及Android和iOS等。 在QT黑白棋项目中，以下几个主要功能模块值得关注： 1. **下棋**：这是游戏的核心部分，玩家可以在棋盘上选择位置放置棋子。利用QT的信号与槽机制，在用户点击棋盘时触发相应的处理函数实现这一过程。 2. **计数**：每当下完一回合后，系统会自动计算被翻转的棋子数量，并更新棋盘状态和判定颜色。这可能通过二维数组存储棋盘状态并进行遍历计算来完成。 3. **提示该谁下棋**：游戏逻辑会跟踪当前轮到哪位玩家下棋，在一方无法再落子时，系统将提示另一方继续。 4. **跳过**：如果当前玩家不能落子，则可以选择跳过。此时，游戏逻辑自动切换至下一个玩家。 5. **人机对战**：此功能实现了计算机对手，通常使用简单的AI算法如最小-最大搜索或Alpha-Beta剪枝实现，并通过QT的定时器组件控制思考时间。 6. **胜负判断**：当棋盘满或者无处可下时，游戏结束并根据棋子数量判定胜负。这可能通过遍历整个棋盘来比较两种颜色棋子的数量完成。 7. **重新开始**：在游戏结束后，玩家可以选择重新开始。这涉及初始化棋盘、重置玩家状态和计分等操作。 压缩包中的`gameboard`文件可能是游戏主界面的实现，包含了显示逻辑、用户交互及规则处理等内容。通过分析学习源代码可以深入理解QT如何构建图形界面以及处理用户输入，并掌握简单的游戏逻辑。 综上所述，QT黑白棋项目源代码包是一个很好的学习资源，有助于提升开发者在QT GUI编程技巧和了解游戏开发的基本流程，同时也可以作为研究AI策略的一个起点。阅读并调试这些代码将帮助你掌握关键概念并将它们应用于自己的项目中。
     
  • KPCA故障检测完整代码
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    本资源提供了基于KPCA(Kernel Principal Component Analysis)算法实现的工业过程故障检测完整代码。包含了数据预处理、模型训练及异常检测等关键步骤。适合对机器学习与工业应用感兴趣的开发者研究和实践使用。 KPCA（Kernel Principal Component Analysis）用于故障检测的完整代码可以包括数据预处理、核函数的选择与应用、主成分分析以及异常检测等多个步骤。该过程通常涉及到使用适当的库如Scikit-learn或自定义实现来完成，具体实现在很大程度上取决于应用场景和问题的具体需求。
     
  • 交通灯项目文件（包含源代码和项目图）.zip
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    这是一个包含交通灯控制系统相关文档及源代码的压缩包。内含详细的项目设计图与编程实现，有助于深入理解信号灯控制系统的开发流程和技术细节。 交通灯项目包含两个部分：源代码与项目图。文件名为“交通灯.zip”。