水质检验
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水质数据集
| 字段名称 | 字段类型 | 字段说明 ||---|---|---|| pH | 浮点型 | 水的 pH 值 || 硬度 | 浮点型 | 水使肥皂沉淀的能力 (mg/L) || 固体 | 浮点型 | 总溶解固体 (ppm) || 氯胺 | 浮点型 | 氯胺含量 (ppm) || 硫酸盐 | 浮点型 | 硫酸盐溶解量,mg/L || 电导率 | 浮点型 | 水的电导率,μS/cm || 有机碳 | 浮点型 | 有机碳含量 (ppm) || 三卤甲烷 | 浮点型 | 三卤甲烷的含量,μg/L || 浊度 | 浮点型 | NTU(比浊法浊度单位)中水的发光特性的量度 || 可饮用性 | 整型 | 指示水是否可以安全地供人类饮用,1=可用,0=不可用 |
数据挖掘
5
2024-04-30
模糊神经网络水质预测
嘉陵江水质模糊神经网络预测算法研究
算法与数据结构
4
2024-05-13
应用模糊神经网络预测水质监测结果
模糊神经网络算法在水质监测中展示了其预测精度,通过数据处理,能够准确预测水质状况。
算法与数据结构
2
2024-08-01
假设检验原理
假设检验建立在承认原假设(H0)的前提下,即概率很小的事件(H1)不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件,则拒绝原假设,接受备择假设(H1)。
统计分析
2
2024-05-20
喀麦隆杜阿拉四世市水质时空评估研究
本研究探讨了杜阿拉沿海地区由盐水入侵引起的淡水资源时空污染水平。共收集了19个站点的水样,其中包括从红树林区域选取的3个站点和其余地区的16个站点,划分为沿海、内部1、内部2和内部3四个样带。研究跨潮湿和干燥季节进行多次采样,并采用美国公共卫生协会的方法对水样的理化参数进行分析。地统计分析显示,在湿季和干季,电导率分别为208.91至660.63μS/cm和45至7540μS/cm;钙含量分别为0.06至85 mg/L和4至256 mg/L;硫酸盐含量分别为0至103 mg/L和0至99 mg/L;总溶解固体含量分别为15.79至1467 mg/L和20至3750 mg/L。研究区域表明东南部存在淡水入侵的迹象,电导率在干湿季节均较高,分别为1790和820μS/cm。中部地区在干季和湿季均表现出高钙水平,分别为140和16 mg/L。
统计分析
2
2024-07-15
用于水质管理的NIR无人机校准Matlab脚本
欢迎来到我的相机校准库!这里提供了一组Matlab脚本,用于校准NIR无人机以进行水质管理。主要包括calibrate_cam.m,这是一个校准NIR相机到反射率的脚本大纲。还有floodFillFromPt.m,用于选择具有相似值的相邻像素并确定种子像素的位置。此外,还有EVA_calibration.m,根据传感器响应函数(SRF),确定每个校准面板在IR摄像机中应看到的内容。这些脚本帮助处理数据和制作绘图,特别适用于水质管理应用。
Matlab
1
2024-07-28
基于PyTorch的水质图像分类实战CNN深度学习应用
卷积神经网络(CNN)作为深度学习领域中强大的图像处理工具,在水质图像分类任务中表现突出。本项目以PyTorch为平台,详细介绍如何构建和训练CNN模型来处理包括清澈、污染和浑浊等不同状态的水质图像。首先需熟悉Python编程、深度学习基础及PyTorch的基本用法。数据集预处理是关键步骤之一,包括图像归一化以及可能的数据增强操作,如随机翻转和裁剪,以提升模型泛化能力。构建的CNN模型包括卷积层、池化层、ReLU激活函数和全连接层,通过全局平均池化减少参数数量以防止过拟合。定义损失函数和优化器后,使用PyTorch的DataLoader加载数据集并进行训练迭代。在训练过程中,定期评估模型在验证集上的性能,并选择合适的评估指标如准确率。测试阶段,模型能对新图像进行分类预测,并通过集成学习方法提高预测可信度。
统计分析
0
2024-08-15
Lilliefors正态性检验
使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。
统计分析
4
2024-05-13
Access医学检验报告系统
采用Access快速开发
应用于医学检验报告系统
具有实用参考价值
Access
3
2024-05-20
SPSS 非参数检验
在总体分布未知的情况下,SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。
SPSS 非参数检验的类型:
单样本非参数检验
两独立样本的非参数检验
多独立样本的非参数检验
两配对样本的非参数检验
多配对样本的非参数检验
统计分析
3
2024-05-21