work = new Road_1(LinkID,id, Bifurcation, name);
时间: 2024-04-18 09:30:43 浏览: 30
这段代码创建了一个指向Road_1类型对象的指针work,并使用构造函数初始化了该对象的属性。LinkID、id、Bifurcation和name是构造函数的参数,用于初始化Road_1对象的成员变量。通过使用new运算符和构造函数,可以在堆上动态创建一个Road_1对象,并将其地址赋值给指针work。需要注意的是,使用完该对象后,需要手动释放内存以防止内存泄漏,即使用delete运算符释放work指向的对象。
相关问题
Sequential Bifurcation代码
这里是一个基于Python的Sequential Bifurcation的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X = data.data
y = data.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义模型和参数
model = RandomForestClassifier()
params = {'n_estimators': [10, 50, 100], 'max_depth': [None, 5, 10]}
# 定义评估函数
def evaluate(X, y, model):
y_pred = model.predict(X)
return accuracy_score(y, y_pred)
# 定义Sequential Bifurcation算法
def sequential_bifurcation(X, y, model, params, k):
# 初始化特征集
features = set(range(X.shape[1]))
# 初始化模型参数
best_params = {}
# 迭代选择特征和模型参数
for i in range(k):
# 初始化最佳准确率
best_score = 0
# 遍历特征集合
for f in features:
# 遍历模型参数
for p in params:
# 构建新特征集和模型参数
new_features = features - {f}
new_params = best_params.copy()
new_params[p] = params[p]
# 训练模型并评估准确率
model.set_params(**new_params)
score = evaluate(X[:, list(new_features)], y, model)
# 更新最佳特征和模型参数
if score > best_score:
best_score = score
best_feature = f
best_param = p
# 更新特征集和模型参数
features.remove(best_feature)
best_params[best_param] = params[best_param]
# 训练最终模型并返回
model.set_params(**best_params)
model.fit(X[:, list(features)], y)
return model
# 使用Sequential Bifurcation算法选择特征和模型参数
model = sequential_bifurcation(X_train, y_train, model, params, 5)
# 在测试集上评估模型准确率
score = evaluate(X_test, y_test, model)
print('Accuracy: %.2f%%' % (score * 100))
```
在这个示例中,我们使用了随机森林作为基本分类器,并使用breast_cancer数据集进行测试。我们定义了一个包含n_estimators和max_depth参数的参数空间,然后使用Sequential Bifurcation算法迭代选择特征和模型参数。最终,我们在测试集上评估了模型的准确率,并将其打印出来。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def logistic_map(x, r): return r * x * (1 - x) def bifurcation_diagram(): r_values = np.arange(0, 4, 0.001) # 参数范围 x_values = [] # 存储结果的列表 for r in r_values: x = 0.2 # 初始值 for _ in range(1000): # 忽略前1000个迭代点,使系统达到稳定状态 x = logistic_map(x, r) for _ in range(100): # 取后100个点作为结果 x = logistic_map(x, r) x_values.append(x) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(r_values, x_values, s=0.5, marker='.', color='black') plt.xlabel('r') plt.ylabel('x') plt.title('Bifurcation Diagram of Logistic Map') plt.show() bifurcation_diagram()
你的代码看起来正确,可以用于绘制Logistic映射的分岔图。这个分岔图展示了Logistic映射在参数范围内的稳定点和周期点的分布情况。
需要注意的是,分岔图的横轴是参数r的取值范围,纵轴是系统状态x的值。通过观察分岔图,可以发现当参数r在一定范围内变化时,系统状态x会呈现出周期倍增的现象,即出现稳定点、周期2点、周期4点等等。而当r继续增大时,系统进入混沌状态,x的值变得无规律、不可预测。
运行你提供的代码,就可以得到Logistic映射的分岔图。你可以通过调整参数范围和迭代次数来观察分岔图的不同特征。希望这可以帮助你理解和使用混沌映射的分岔图。
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