建筑玻璃检测 防火玻璃、钢化玻璃、夹层玻璃、均质钢化玻璃、平板玻璃、中空玻璃、真空玻璃、镀膜玻璃夹丝玻璃、光栅玻璃、压花玻璃、建筑用U形玻璃、镶嵌玻璃、玻璃幕墙等 工业玻璃检测 钢化安全玻璃、电加温玻璃、玻璃、半钢化玻璃、视镜玻璃、汽车安全玻璃、汽车后窗电热玻璃、隔热涂膜玻璃、太阳电池用玻璃等 特种玻璃检测 耐高压玻璃、耐高温高压玻璃、耐高温玻璃、壁炉玻璃、波峰焊玻璃、烤箱玻璃、耐温

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问题一：数据预处理------>剔除处理无效数据 转化完美成分数据----定和为1 中心化对数比变换------消除定和限制对后续分析的影响 类别量化分析相关性 第1小问------对超过20%的比例期望计数小于5的组别---------Pearson卡方检验法 对不满足卡方前提的组别-------->建立Yates校正卡方检验法 stats.chi2_contin

C 题 古代玻璃制品的成分分析与鉴别 问题 1：对这些玻璃文物的表面风化与其玻璃类型、纹饰和颜色的关系进行分析；结合玻 璃的类型，分析文物样品表面有无风化化学成分含量的统计规律，并根据风化点检测数据，预 测其风化前的化学成分含量。 思路: 分解问题： 问题（1）：分析这些玻璃文物纹饰、类型、颜色 、表面风化的关系；这题很简单，分析关系有相关性分析和差异性分析，需要注意一点

基于随机森林分类的古代玻璃制品的成分分析与鉴别 摘要 本文主要针对古代玻璃制品成分分析与鉴别的问题，对因为受掩埋环境的影响，从而改变其原本的化学成分古代玻璃制品，建立随机森林分类模型对其风化前化学成分进行预测和分类。同时采用bp神经网络分类模型、相关性分析等分别对建立模型进行分析和求解，以此来对其类别进行正确的判断。 首先，我们对给出的数据进行预处理，剔除化学成分总含量不在85%-105%范