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采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

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2019年农产品进出口月度统计报告-棉花

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棉花数据集：里面包括训练集和测试集 棉花数据集：里面包括训练集和测试集 棉花数据集：里面包括训练集和测试集 棉花数据集：里面包括训练集和测试集

冠层叶绿素能够有效反映植被的生长状况。为了基于高光谱精确估算冠层的叶绿素含量,以棉花为研究对象,实测棉花冠层光谱反射率和叶绿素含量,然后进行原始光谱数据转换,计算高光谱参数,分析叶绿素含量与高光谱参数之间的相关关系,构建估算棉花冠层叶绿素含量的BP神经网络模型。结果表明:包络线去除处理后,冠层反射率和叶绿素含量的相关性在560~740 nm波段范围内提高了10.7%,效果优于原始光谱和一阶微分光谱得到的结果;基于原始光谱和去除包络线光谱建立的植被指数mSR、mND、NDI、DD与叶绿素含量表现出较高的相关性,相关系数均在0.8左右;在所建的BP神经网络模型中,基于包络线光谱指数建立的模型的决定系数为0.85,均方根误差和相对误差分别为1.37、1.97%,这一结果优于基于红边参数、原始光谱植被指数和一阶微分光谱指数建立的模型。本研究可为作物叶绿素含量估算的实际应用提供理论依据和技术支持。

cotton_database 该项目为2014年完成的项目这个项目被爬取全球棉花供需数据为基础，棉花的月度供需平衡表，由此分析棉花期货市场的走势。主要国家为美国，中国，印度3国数据 代码暂时不再维护 由于软件框架过于老旧。基本需要重建了部分关键数据源过期，因为有发现的朋友服务器已经不再运行数据基本丢失 该只存储代码用一个悲伤的故事~~~~~~ 对棉花期货有兴趣的朋友可以看下思路 数据思路 基本思路是收集各国的年度供需平衡表和月度细分数据包括：月度库存月度出口量进口量月度商业库存和工业库存公式如下：上一个月的库存+本月产量+本月进口量-本月出口量-本月表观消费量=本月末库存由于表观消费很难确定，所以一般来说变成公式如下：的供需平衡表，和历年的供需平衡表进行比较 分析架构应该分为几个维度 时间月度，年度供需情况供需平衡表，进出口，产量（天气，运输，政策），消费，库存，市场情绪投机资金量重要事