针对复杂采空区激光探测中存在探测“盲区”和点云数据分布不均的问题，研究激光多点扫描和点云数据拼接与精简方法.通过多点探测避免了单次探测“盲区”，加密了数据稀疏区.提出了基于公共坐标和最小二乘法的靶标矩阵转换方法，实现了多点探测点云的拼接.统计了点云密集区的分布规律；对密集散乱点云，提出了沿y轴方向分层剖分，层内数据以x和z坐标极值分区，区内每点以x值排序后依步长筛选的精简算法.大型贯通采空区验证表明：基于最小二乘法的拼接算法最优，误差范围在0.1 mm左右；数据精简率为15%-25%，确保了边界三维信息的完整性

01 分类算法的问题描述 02 KNN算法 03 SVM算法 04 神经网络算法

MPI数据类型 数据类型的大小、上下界和长度 数据类型的创建提交与释放 数据的打包与解包

1． 把下列各数按四舍五入规则舍入为有 3 位小数的近似数，并写出近似数的绝对误差和 相对误差，指出近似数有几位有效数字： 93.18222， 4.32250， 15.94774， 17.36751

数值积分的定积分的数值计算，其中 为权函数，要满足5.4节中所提的条件

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为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算

Chapter 1 绪论与基础 Chapter 2 简单操作；数值与向量 Chapter 3 对象，模式和属性 Chapter 4 有序因子与无序因子 Chapter 5 数组和矩阵 Chapter 6 列表和数据帧 Chapter 7 从文件中读取数据 Chapter 8 概率分布 Chapter 9 语句组、循环和条件操作 Chapter 10 编写自己的函数 Chapter 11 R的统计模型 Chapter 12 图形过程

第6章 MATLAB数据分析与多项式计算 6.1数据统计处理 6.2数据插值 6.3曲线拟合 6.4离散傅立叶变换 6.5多项式计算