【摘 要】
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＜正＞在高考考查平面向量的试题中，数量积问题有着举足轻重的地位，一直都是高考命题的重点和热点.求解平面向量数量积问题的常规解题思路：一是依据长度和夹角（定义）,二是利用坐标运算.而对于一些具有中点或能够构造中点的向量的数量积问题，应用平面向量的“极化恒等式”求解，则可以缩短思维线路，减少运算量，尤其是对于一些数量积的客观试题可谓是“秒杀”!“极化恒等式”是源于教材中的一道练习题，本文就从这道练习题
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＜正＞在高考考查平面向量的试题中，数量积问题有着举足轻重的地位，一直都是高考命题的重点和热点.求解平面向量数量积问题的常规解题思路：一是依据长度和夹角（定义）,二是利用坐标运算.而对于一些具有中点或能够构造中点的向量的数量积问题，应用平面向量的“极化恒等式”求解，则可以缩短思维线路，减少运算量，尤其是对于一些数量积的客观试题可谓是“秒杀”!“极化恒等式”是源于教材中的一道练习题，本文就从这道练习题说起，提炼平面向量的“极化恒等式”的两种模型，
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植被生长态势的监测对城市绿化和社会生态文明建设有重要的作用，植被水分的缺失会影响植被的正常生长发育。传统的高光谱反演方法尽管可以反演出植被冠层含水量，但因为实际问题难以应用监测城市植被。以普通可见光图像为基础，融合HSCNN神经网络和PCA （主成分提取）方法，利用最小二乘法和ElasticNet2种回归方法构建植被冠层含水量反演模型。通过实验验证2种模型均可在可见光范围内反演植被含水量，其中El
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