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四、數(shù)魔選品工具選品篇-網(wǎng)站和插件介紹(干貨)相關(guān)圖片展示

數(shù)魔選品工具選品篇-網(wǎng)站和插件介紹(干貨)提出了一種使用軟件保護(hù)裝置存儲(chǔ)應(yīng)用程序代碼進(jìn)行軟件保護(hù)的方法。將可執(zhí)行程序中的部分機(jī)器指令或腳本語(yǔ)言存儲(chǔ)在軟件保護(hù)裝置中，在程序運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)地從軟件保護(hù)裝置中取出并在PC上執(zhí)行，在保護(hù)程序的代碼同時(shí)無(wú)需進(jìn)行代碼移植，易于實(shí)現(xiàn)。同時(shí)由于受保護(hù)代碼是在PC上執(zhí)行，因此不影響程序的運(yùn)行效率，可以對(duì)程序中多段代碼進(jìn)行存儲(chǔ)保護(hù)，提高了軟件的保護(hù)強(qiáng)度。為軟件的保護(hù)提供了一種簡(jiǎn)單、高效、安全的方法。數(shù)魔選品工具選品篇-網(wǎng)站和插件介紹(干貨)公開(kāi)一種礦物浮選過(guò)程指標(biāo)的在線預(yù)測(cè)方法，首先基于關(guān)聯(lián)K近鄰(KNN)對(duì)樣本缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)，再利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)和顯著性檢驗(yàn)的方法進(jìn)行特征篩選；然后建立基于時(shí)滯反饋網(wǎng)絡(luò)(NARX)的浮選品位預(yù)測(cè)子模型，并將浮選機(jī)理和數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，共同決定網(wǎng)絡(luò)的時(shí)滯和反饋階次；最后，以NARX為基學(xué)習(xí)器，支持向量回歸(SVR)為次級(jí)學(xué)習(xí)器，建立基于NARX和SVR的stacking集成學(xué)習(xí)浮選品位預(yù)測(cè)模型。用于鋁土礦實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程精礦品位和尾礦品位的預(yù)測(cè)，均方根相對(duì)誤差分別為4.41％和5.19％，平均相對(duì)誤差分別為3.62％和4.08％。

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