利用RANSAC求解基础矩阵（三维重建task1-4）代码呈上#include <iostream>#include <fstream>#include <sstream>#include<cassert>#include <set>#include <util/system.h>#include <sfm/ransac

操作（1）终端下运行：sudo apt-get install libimage-exiftool-perlexiftool ImageBasedModellingEdu/examples/data/sequence/IMG_0191.JPG可以看到读取焦距的命令与运行结果。（2）再执行：./build/examples/task2/task2-5_test_ba examples/data/se

从基础矩阵中求解本质矩阵，得到相机的参数（三维重建task1-5）代码呈上#include <math/matrix.h>#include <math/matrix_svd.h>typedef math::Matrix<double, 3, 3> FundamentalMatrix;typedef math::Matrix<double, 3, 3>

测试三角化，利用直接线性变换法求三维点坐标（三维重建task2-1）本代码解决的问题：已知相机参数和匹配点，恢复三维点的坐标这次代码最主要的内容就是：如何把矩阵用代码的形式表示。然后最终获得：2.14598 -0.250569 6.92321的结果。矩阵A的表达式如下：*[x1P13 - P11]*A = [y1P13 - P12]*[x2P23 - P21]*[y2P23 - P22]std::

（1）解决问题模糊综合评价法是在模糊环境下,考虑了多因素的影响,为了某种目的对一事物作出综合决策的方法。（2）优点模糊综合评价法具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。（3）缺点计算复杂，对指标权重矢量的确定主观性较强。当指标集U较大，即指标集个数凡较大时，在权矢量和为1的条件约束下，相对隶属度权系数往往偏小，权矢量与模糊矩阵R不匹配，结果会出

偏小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。偏小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更

这个问题涉及到黄河水文数据的分析和建模，可以采用统计和时间序列分析的方法来研究黄河水的含沙量与时间、水位、水流量的关系，以及水沙通量的变化规律。研究黄河水沙通量的变化规律对沿黄流域的环境治理、气候变化和人民生活的影响，以及对优化黄河流域水资源分配、协调人地关系、调水调沙、防洪减灾等方面都具有重要的理论指导意义。时间序列预测：根据问题2中的分析，选择适当的时间序列模型，对未来两年的水沙通量进行预测。

由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型。所以在遇到有些无法用机理分析建立数学模型的时候，通常采取搜集大量数据的办法，基于对数据的统计分析去建立模型，其中用途最为广泛的一类随即模型就是统计回归模型。

灰色关联分析法（Grey Relational Analysis，GRA）是一种用于多指标决策评价的方法，由灰色系统理论发展而来。它用于分析和评价多个指标之间的相关性和影响程度，帮助决策者进行综合评价和决策。

湖羊养殖场面临一系列的生产约束，包括羊只的不同生长阶段和性别对羊栏的不同需求，以及对资源利用的考虑。目标是确定合理的种公羊和基础母羊的数量，以及是否需要增加标准羊栏，以满足每年至少出栏1500只羊的要求。我们需要确定每只基础母羊每年的配种次数，以及每次配种的基础母羊数量，以最大化年化出栏羊只数量，并估算现有标准羊栏数量是否足够。在实际运营中，还需要考虑市场上饲料价格和产品销售价格的波动以及气候、疾