for i = 1:(ceil(m/n))

时间: 2023-11-17 17:07:15 浏览: 32
这段代码表示一个 for 循环,循环的次数是 ceil(m/n),其中 m 和 n 是变量或常量。 ceil(m/n) 返回将 m 除以 n 后向上取整的结果。ceil 函数用于返回不小于给定参数的最小整数。因此,ceil(m/n) 表示将 m 分成若干个长度为 n 的块,并取整后的块数。 在循环中,i 从 1 开始递增,直到达到 ceil(m/n)。这样可以确保循环执行足够多的次数,以处理 m 中的所有元素或块。
相关问题

for i=1:(ceil(m/n))

这段代码是什么意思? 这段代码是一个for循环,其循环次数是ceil(m/n)。其中,ceil()是一个向上取整函数,其作用是将m除以n的结果向上取整,确保循环能够覆盖m个元素。在每次循环中,变量i的值从1递增至ceil(m/n)。这段代码通常用于对一个包含m个元素的数据集进行处理,其中n是每次处理的元素个数。循环的目的是将数据分成若干个大小相同的块,以便在处理过程中进行分批处理。

%%第二步:将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[]; %随即存取 for i=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m)); 、

这段代码是群蚁算法中的第二步,即将m只蚂蚁放到n个城市上。具体来说,代码首先生成一个随机的初始位置,然后将这些蚂蚁随机分配到n个城市上,每个城市只分配一次。 - 首先,代码生成一个空的Randpos数组; - 然后,通过循环生成ceil(m/n)个随机的、不重复的1~n之间的整数序列,并将它们依次添加到Randpos数组中; - 最后,将Randpos数组的前m个元素作为Tabu矩阵的第一列,即将m只蚂蚁初始位置设置为随机的、不重复的1~n之间的整数序列。

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请将如下的matlab代码转为python代码,注意使用pytorch框架实现,并对代码做出相应的解释:function [nets,errors]=BPMLL_train(train_data,train_target,hidden_neuron,alpha,epochs,intype,outtype,Cost,min_max) rand('state',sum(100clock)); if(nargin<9) min_max=minmax(train_data'); end if(nargin<8) Cost=0.1; end if(nargin<7) outtype=2; end if(nargin<6) intype=2; end if(nargin<5) epochs=100; end if(nargin<4) alpha=0.05; end if(intype==1) in='logsig'; else in='tansig'; end if(outtype==1) out='logsig'; else out='tansig'; end [num_class,num_training]=size(train_target); [num_training,Dim]=size(train_data); Label=cell(num_training,1); not_Label=cell(num_training,1); Label_size=zeros(1,num_training); for i=1:num_training temp=train_target(:,i); Label_size(1,i)=sum(temp==ones(num_class,1)); for j=1:num_class if(temp(j)==1) Label{i,1}=[Label{i,1},j]; else not_Label{i,1}=[not_Label{i,1},j]; end end end Cost=Cost2; %Initialize multi-label neural network incremental=ceil(rand100); for randpos=1:incremental net=newff(min_max,[hidden_neuron,num_class],{in,out}); end old_goal=realmax; %Training phase for iter=1:epochs disp(strcat('training epochs: ',num2str(iter))); tic; for i=1:num_training net=update_net_ml(net,train_data(i,:)',train_target(:,i),alpha,Cost/num_training,in,out); end cur_goal=0; for i=1:num_training if((Label_size(i)~=0)&(Label_size(i)~=num_class)) output=sim(net,train_data(i,:)'); temp_goal=0; for m=1:Label_size(i) for n=1:(num_class-Label_size(i)) temp_goal=temp_goal+exp(-(output(Label{i,1}(m))-output(not_Label{i,1}(n)))); end end temp_goal=temp_goal/(mn); cur_goal=cur_goal+temp_goal; end end cur_goal=cur_goal+Cost0.5(sum(sum(net.IW{1}.*net.IW{1}))+sum(sum(net.LW{2,1}.*net.LW{2,1}))+sum(net.b{1}.*net.b{1})+sum(net.b{2}.*net.b{2})); disp(strcat('Global error after ',num2str(iter),' epochs is: ',num2str(cur_goal))); old_goal=cur_goal; nets{iter,1}=net; errors{iter,1}=old_goal; toc; end disp('Maximum number of epochs reached, training process completed');

% 读取图像 I = imread('errorlena1.jpg'); % 获取图像的灰度共生矩阵特征 [state, per_state] = get_stats(I); % 提取对比度、能量、相关性和熵 contrast = per_state(1); energy = per_state(2); correlation = per_state(3); entropy_value = per_state(5); % 计算复杂度 complexity = entropy_value + contrast - energy - correlation; % 计算K值(向上取整) K = ceil((size(I, 1) + size(I, 2)) * complexity / 2); % 显示结果 disp('图像的灰度共生矩阵特征和K值:'); disp(['对比度: ', num2str(contrast)]); disp(['能量: ', num2str(energy)]); disp(['相关性: ', num2str(correlation)]); disp(['熵: ', num2str(entropy_value)]); disp(['复杂度: ', num2str(complexity)]); disp(['K值: ', num2str(K)]); figure, imshow(I); numSegments = K; % 指定的分割块数 s = floor(sqrt(size(I, 1) * size(I, 2) / numSegments)); % 计算每个块的大小 errTh = 10^-2; wDs = 0.5^2; Label = SLIC(I, s, errTh, wDs); % 显示轮廓 marker = zeros(size(Label)); [m, n] = size(Label); for i = 1:m for j = 1:n top = Label(max(1, i-1), j); bottom = Label(min(m, i+1), j); left = Label(i, max(1, j-1)); right = Label(i, min(n, j+1)); if ~(top == bottom && bottom == left && left == right) marker(i, j) = 1; end end end figure, imshow(marker); I_gray = rgb2gray(I); % 将图像转换为灰度图像 I_single = single(I_gray); % 转换为单精度浮点图像 % 提取SIFT特征点 [f, d] = vl_sift(I_single); % 显示提取的SIFT特征点 figure, imshow(I); hold on; h = vl_plotframe(f); set(h, 'color', 'y', 'linewidth', 1); hold off; I2 = I; for i = 1:m for j = 1:n if marker(i, j) == 1 I2(i, j, :) = 0; end end end figure, imshow(I2);在我的这个代码中加入kd树和bbf算法的特征点匹配

%ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; %随机调制函数的仿真 delta = [0.0466 0.0659 0.0932 0.1318]; f = -200:1:200; for n = 1:length(f) for i=1:4 SG(i,n) = 1/sqrt(2*pi*delta(i)) * exp((-f(n)^2/2) * delta(i)^2); end end figure; plot(f,SG(1,:),'r');hold on; plot(f,SG(2,:),'b');hold on; plot(f,SG(3,:),'k');hold on; plot(f,SG(4,:),'g');hold off; title('Matlab模拟高斯函数形状'); grid on; legend('delta = 0.0466','delta = 0.0659','delta = 0.0932','delta = 0.1318'); %ITS仿真模型分析 a = 1; %设置仿真幅度 fc = 300; %载波频率 fs = 3000; %信号的采样频率 thta = pi/6; %信号的初始相位 delay = [0 100]; %多径延迟,有几条多径,就输入几个值 fm = [0 200]; %每个多径的频谱展开 fd = [0 10]; %频率偏移 A = [1 3]; %每条多径的幅度 inter = 30; %瑞丽信道参数 SNR = 2; %信噪比 t = 20*pi/10000:20*pi/10000:20*pi;%仿真时间 st = a*cos(2*pi*fc*t+thta); %原始的发送信号 Ns = length(st); M = length(A); %希尔伯特变换 n_delay = ceil(delay*10^-3.*fs); r1 = zeros(1,Ns+max(n_delay)); %ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; C = 1; tao = 2200/length(r1):2200/length(r1):2200; tao = tao/1000; for i=1:length(tao) P(i) = (1/C)*( (sqrt((2*m-1)*delta^2/(2*m*tao(i)))^(1-2*m))... * exp( -(2*m-1)/2 - (m*tao(i)^2)/(2*delta^2) ) ); end %通过信道 for m = 1:M %加入频偏 r1 = r1.*exp(j*(2*pi*fd(m).*[1:length(r1)]/fs)); %加入多径 r1 = r1 + [zeros(1,n_delay(m)),reylei(st,fm(m),fs,Ns,inter)... .*A(m),zeros(1,max(n_delay)-n_delay(m))]; %加入功率延迟剖面函数 r2 = r1.*sqrt(P); end r = r2; r = real(r)./sqrt(sum(A.^2));%获得平均值 r = awgn(r,SNR,'measured'); %通过高斯信道 01_159m

% 读取图像 I = imread('errorlena1.jpg'); % 获取图像的灰度共生矩阵特征 [state, per_state] = get_stats(I); % 提取对比度、能量、相关性和熵 contrast = per_state(1); energy = per_state(2); correlation = per_state(3); entropy_value = per_state(5); % 计算复杂度 complexity = entropy_value + contrast - energy - correlation; % 计算K值(向上取整) K = ceil((size(I, 1) + size(I, 2)) * complexity / 2); % 显示结果 disp('图像的灰度共生矩阵特征和K值:'); disp(['对比度: ', num2str(contrast)]); disp(['能量: ', num2str(energy)]); disp(['相关性: ', num2str(correlation)]); disp(['熵: ', num2str(entropy_value)]); disp(['复杂度: ', num2str(complexity)]); disp(['K值: ', num2str(K)]); figure, imshow(I); numSegments = K; % 指定的分割块数 s = floor(sqrt(size(I, 1) * size(I, 2) / numSegments)); % 计算每个块的大小 errTh = 10^-2; wDs = 0.5^2; Label = SLIC(I, s, errTh, wDs); % 显示轮廓 marker = zeros(size(Label)); [m, n] = size(Label); for i = 1:m for j = 1:n top = Label(max(1, i-1), j); bottom = Label(min(m, i+1), j); left = Label(i, max(1, j-1)); right = Label(i, min(n, j+1)); if ~(top == bottom && bottom == left && left == right) marker(i, j) = 1; end end end figure, imshow(marker); I_gray = rgb2gray(I); % 将图像转换为灰度图像 I_single = single(I_gray); % 转换为单精度浮点图像 % 提取SIFT特征点 [f, d] = vl_sift(I_single); % 显示提取的SIFT特征点 figure, imshow(I); hold on; h = vl_plotframe(f); set(h, 'color', 'y', 'linewidth', 1); hold off; I2 = I; for i = 1:m for j = 1:n if marker(i, j) == 1 I2(i, j, :) = 0; end end end figure, imshow(I2);那这个代码中是怎么显示分割图像的

将以下代码转换为python:function newpop=zmutate(pop,popsize,pm1,pm2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,t,maxgen,LCR,ECR,MCR,FC,ICR) %M为辅助坑道数量;N为单元数 x=pop(:,1:2*M+1);%分段点位置 y=pop(:,2*M+2:4*M+2);%是否选择该分段点 z=pop(:,4*M+3:6*M+4);%开挖方向 W=pop(:,6*M+5:8*M+6);%作业班次 lenx=length(x(1,:)); leny=length(y(1,:)); lenz=length(z(1,:)); lenW=length(W(1,:)); avefit=sum(fitness1)/popsize; worstfit=min(fitness1); % sumy=sum(y); % lenz=sumy+1; % lenW=sumy+1; for i=1:popsize %选择popsize次,每次选择一个,输出一个 %随机选择一个染色体 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end index=ceil(pick*popsize); f1=fitness1(index); if f1<=avefit % pm=(exp(-t/maxgen))*(pm1-(pm1-pm2)*(f1-avefit)/max(fitness1)-avefit); pm=1/(1+exp(t/maxgen))*(pm1-(pm1-pm2)*(f1-avefit)/max(fitness1)-avefit); else % pm=(exp(-t/maxgen))*pm1; pm=1/(1+exp(t/maxgen))*pm1; end pick=rand; while pick==0 pick=rand; end if pick>pm continue; end % flag0=0; % while(flag0==0) %随机选择变异位置 pick1=rand; pick2=rand; pick3=rand; pick4=rand; while pick1*pick2*pick3*pick4==0 pick1=rand; pick2=rand; pick3=rand; pick4=rand; end posx=ceil(pick1*lenx); posy=ceil(pick2*leny); %x,y变异 randx=randi([1,N-1]); while ismember(randx,x(index,:)) randx=randi([1,N-1]); end b=x(index,posx); x(index,posx)=randx; a=[0 1]; c=y(index,posy); y(index,posy)=setxor(y(index,posy),a); %z,W变异 posz=ceil(pick3*lenz); posW=ceil(pick4*lenW); d=z(index,posz); z(index,posz)=setxor(z(index,posz),a); randW=randi([1,3]); while randW==W(index,posW) randW=randi([1,3]); end e=W(index,posW); W(index,posW)=randW; mpop=[x(index,:),y(index,:),z(index,:),W(index,:)]; mtime=ztime(mpop,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); mutfit=zcost(mpop,M,N,mtime(:,1),mtime(:,2:2*M+3),mtime(:,2*M+4:2*M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); if mtime(:,1)>maxT||mutfit<=worstfit x(index,posx)=b; y(index,posy)=c; z(index,posz)=d; W(index,posW)=e; end end newpop=[x,y,z,W]; end

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