clf,clear l=2;sigma=0.2; n=10000;m=50;a=2.2;b=3; mu=linspace(a,b,m); for k=1:m x=normrnd(mu(k),sigma,1,n); %模拟轧钢。 k_chenpin=find(x>=l); %求可轧制的成品材的下标。 k_feipin=find(x) w_chenpin=x(k_chenpin)-l; %计算浪费量。 w_feipin=x(k_feipin); %计算浪费量。 if length(k_chenpin)==0 waste(k)=NaN; else waste(k)=(sum(w_chenpin)+sum(w_feipin))/length(k_chenpin); end end [wmin,i]=min(waste); %求最小浪费量及其下标。 [mu(i) wmin] plot(mu,waste,'.-',mu(i),wmin,'ro'),set(gca,'fontsize',15) text(mu(i),wmin,['\bullet\leftarrow The Min Value is ',num2str(wmin),' at \it{mu}= ',num2str(mu(i))]);

时间: 2024-04-26 10:20:34 浏览: 73
这段代码是用来模拟轧钢过程中的浪费量,并找到使浪费量最小的成品材料长度。 具体解释如下: - clf, clear:清除图形窗口和工作区变量。 - l=2;sigma=0.2;n=10000;m=50;a=2.2;b=3;:定义轧钢过程中的参数。其中,l表示可以接受的最短长度,sigma表示原材料的标准差,n表示模拟的原材料数量,m表示成品材料长度的数量,a和b分别表示成品材料长度的最小值和最大值。 - mu=linspace(a,b,m);:生成成品材料长度的向量。 - for k=1:m:循环计算每个成品材料长度下的浪费量。 - x=normrnd(mu(k),sigma,1,n);:生成符合正态分布的原材料长度向量。 - k_chenpin=find(x>=l); k_feipin=find(x):找到可轧制的成品材料和废品材料的下标。 - w_chenpin=x(k_chenpin)-l; w_feipin=x(k_feipin):计算可轧制成品材料和废品材料的浪费量。 - if length(k_chenpin)==0 waste(k)=NaN; else waste(k)=(sum(w_chenpin)+sum(w_feipin))/length(k_chenpin); end:计算每个成品材料长度下的浪费量。 - [wmin,i]=min(waste);:找到使浪费量最小的成品材料长度以及其下标。 - [mu(i) wmin]:输出最小浪费量和对应的成品材料长度。 - plot(mu,waste,'.-',mu(i),wmin,'ro'),set(gca,'fontsize',15):画出成品材料长度和浪费量的关系图,并用红色圆圈表示最小浪费量。 - text(mu(i),wmin,['\bullet\leftarrow The Min Value is ',num2str(wmin),' at \it{mu}= ',num2str(mu(i))]);:在最小浪费量的点上添加文本标注。
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clc clf clear all; tic Nt = 1; G = 4; N = 20; %number of RIS Ng = N/G; Nr = 3; %number of receive antenna It = 80000; M = 4; B = log2(G) + log2(M); W = 8; snr = -10:2:12; %signal-to-noise rate sigma = sqrt(1./(10 .^ (snr / 10 )) ); %sigma MPSK = pskmod(0:M-1,M); %Q = diag([chirp_table{1,chirp_nck(randi(size(chirp_nck,1)),:)}]) %Q=blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{4},Fi_table{9},Fi_table{11}); %Q=diag(reshape(hadamard_code,1,K*N));%blkdiag(Fi_table{1},Fi_table{1},Fi_table{1}); diag([1 -1 1 -1 1 1 -1 -1]) for ii = 1:size(sigma,2) %parallel computing errorBits = 0; snr(ii) tic parfor jj = 1 : It h1=(randn(N,Nt)+1j*randn(N,Nt))/sqrt(2); h2=(randn(Nr,N)+1j*randn(Nr,N))/sqrt(2); hd=(randn(Nr,Nt)+1j*randn(Nr,Nt))/sqrt(2); Q = zeros(N,N,G); for kk = 1:G Q((kk-1)*Ng+1:kk*Ng,(kk-1)*Ng+1:kk*Ng,kk)=diag(exp(1j*2*pi*rand(1,Ng))); end for uu = 1:W inputIndex_group = randi(G); inputIndex_psk = randi(M); Q_choose = Q(:,:,inputIndex_group); St = MPSK(inputIndex_psk); V = (randn(Nr,1 ) + 1j*randn(Nr,1) ) ./sqrt(2) .*sigma(ii); %noise matrix Yt = (h2*Q_choose*h1+hd) * St + V; dis = zeros(G,M); for mm = 1:G for nn = 1:M dis(mm,nn) = norm(Yt-(h2*Q(:,:,mm)*h1+hd)*MPSK(nn),"fro"); end end [outputIndex_group,outputIndex_psk] = find(dis== min(min(dis))); %output the decode index errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_group - 1 , log2(G)) ~= de2bi( outputIndex_group -1 , log2(G)) ); %sum of error Bits errorBits = errorBits + sum( de2bi( inputIndex_psk - 1 , log2(M)) ~= de2bi( outputIndex_psk -1 , log2(M)) ); end end toc bers(ii) = errorBits / (It*(W)* B); end toc figure('name','result'); semilogy(snr,bers,color='k',Marker='square',LineStyle='-',LineWidth=2) grid on set(gca, 'LineWidth',1) legend('RM,K=4,N=20,Nr=3,M=4') xlabel("SNR [dB]"); ylabel("BER") set(gcf,'color','w');都用到了什么算法

data = pd.read_csv("data.csv") data.replace("M",1,inplace=True) data.replace("B",0,inplace=True) #获取特征x和特征y X = data.iloc[:, 3:5].values x = np.array(X) y = data.diagnosis y = np.array(y) #创建决策树算法对象 tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2) #构建决策树 tree_clf.fit(x,y) #绘制决策树结构 tree.plot_tree(tree_clf) from matplotlib.colors import ListedColormap plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False #定义绘制决策树边界的函数 def plot_decision_boundary(clf, X, y, axes=[0, 10 , 0 , 5], data=True, legend=False, plot_training=True): x1s = np.linspace(axes[0], axes[1], 100) x2s = np.linspace(axes[2], axes[3], 100) x1, x2 = np.meshgrid(x1s, x2s) X_new = np.c_[x1.ravel(), x2.ravel()] y_pred = clf.predict(X_new).reshape(x1.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#fafab0', '#0909ff', '#a0faa0']) plt.contourf(x1, x2, y_pred, alpha=0.3, cmap=custom_cmap) if not data: custom_cmap2 = ListedColormap(['#7d7d58', '#4c4c7f', '#507d50']) plt.contour(x1, x2, y_pred, cmap=custom_cmap2, alpha=0.8) if plot_training: plt.plot(X[:, 0][y == 0], X[:, 1][y == 0], "yo", label="0") plt.plot(X[:, 0][y == 1], X[:, 1][y == 1],"bs", label="1") plt.axis(axes) if data: plt.xlabel("属性",fontsize=14) plt.ylabel("特征",fontsize=14) else: plt.xlabel(r"$x_1$", fontsize=18) plt.xlabel(r"$x_2$", fontsize=18,rotation=0) if legend: plt.legend(loc="lower right", fontsize=14) tree_clf1 = DecisionTreeClassifier(random_state=42) tree_clf2 = DecisionTreeClassifier(min_samples_leaf=4,random_state=43) tree_clf1.fit(x,y) tree_clf2.fit(x,y) plt.figure(figsize=(15,6)) plt.subplot(121) plot_decision_boundary(tree_clf1, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖一') plt.subplot(122) plot_decision_boundary(tree_clf2, x, y, axes=[0, 40, 50, 150], data=False) plt.title('圖二')

import pandas as pd import openpyxl # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx') # 选择需要读取的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取第一列第二行之后的数据 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_only=True): data.append(row[0]) # 打印读取的数据 # print(data) # # 将浮点型数据按照等宽离散化的方法转化为离散型数据 # bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num=10) # discretized_data = np.digitize(data, bin_edges) # # 打印转化后的数据 # print(discretized_data) # 假设数据共有N个点,采样周期为0.25秒 N = len(data) t = np.arange(N) * 0.25 # labels2 = pd.cut(t, bins=10, labels=False) #组合时间序列和采样值 data1 = np.column_stack((t,data)) print(data1[:10]) # 打印前10行数据 # train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集,其中test_size参数指定了测试集所占的比例, # random_state参数指定了随机种子,以保证每次划分的结果相同。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data1[:, :-1], data1[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) clf.predict([[0,0,0,0]]) clf.score(X_train, y_train)报错ValueError: X has 2 features, but AdaBoostClassifier is expecting 1 features as input.

如何在下面的代码中给nv值限制在nu <= 0 or nu > 1:from sklearn.svm import OneClassSVM from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from deap import creator, base, tools, algorithms # 创建OneClassSVM分类器 clf = OneClassSVM() # 定义优化目标,这里使用评估分类器的准确率 creator.create("FitnessMax", base.Fitness, weights=(1.0,)) creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMax) # 定义一些算法参数 POPULATION_SIZE = 10 P_CROSSOVER = 0.9 P_MUTATION = 0.1 MAX_GENERATIONS = 50 HALL_OF_FAME_SIZE = 3 N_PARAMETER = 4 MIN_PARAM = 0.01 MAX_PARAM = 10.0 # 定义适应度评价函数,使用交叉验证计算准确率 def evaluate(individual): clf.set_params(kernel='rbf', gamma=individual[0], nu=individual[1]) accuracy = 0 for i in range(5): X_train, X_test = train_test_split(X_TRAIN, test_size=0.2) clf.fit(X_train) accuracy += clf.score(X_test) return accuracy / 5, # 定义遗传算法工具箱 toolbox = base.Toolbox() toolbox.register("attr_float", lambda: np.random.uniform(MIN_PARAM, MAX_PARAM)) toolbox.register("individual", tools.initRepeat, creator.Individual, toolbox.attr_float, n=N_PARAMETER) toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual) toolbox.register("evaluate", evaluate) toolbox.register("mate", tools.cxBlend, alpha=0.5) toolbox.register("mutate", tools.mutGaussian, mu=0, sigma=1, indpb=0.1) toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3) # 定义精英机制 hall_of_fame = tools.HallOfFame(HALL_OF_FAME_SIZE) # 运行遗传算法 population = toolbox.population(n=POPULATION_SIZE) stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values) stats.register("avg", np.mean) stats.register("min", np.min) stats.register("max", np.max) population, logbook = algorithms.eaSimple(population, toolbox, cxpb=P_CROSSOVER, mutpb=P_MUTATION, ngen=MAX_GENERATIONS, stats=stats, halloffame=hall_of_fame) # 输出优化结果 best_individual = tools.selBest(population, k=1)[0] best_parameters = [] for param in best_individual: best_parameters.append(round(param, 2)) print("OneClassSVM params: gamma={}, nu={}".format(*best_parameters))

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