https://img-blog.csdn.net/20161028132903035
时间: 2023-07-14 20:56:13 浏览: 54
这是一张电路图,该电路是一个简单的 LED 闪烁电路。它由 555 定时器、电容、电阻、二极管和 LED 等元器件组成。
555 定时器工作在 astable(不稳态)多谐振荡模式下,通过改变电容充放电时间和电阻的阻值来控制 LED 闪烁的频率和占空比。当 555 定时器输出高电平时,C1 开始充电,同时电容 C2 上的电压也跟着上升,LED 灯不亮;当 555 定时器输出低电平时,C1 通过 R2 放电,同时 C2 上的电压也跟着下降,LED 灯开始亮起。这样不断循环,就实现了 LED 的闪烁效果。
这个电路简单、易于实现,可以用于一些 LED 闪烁提示的场合。
相关问题
https://img-my.csdn.net/uploads/201207/08/1341705006_9901.png
这个图片是一个简单的电路图,其中包含了一个二极管、一个电阻和一个电源。电路的作用是将电源的直流电压转换为一个固定的输出电压。具体来说,当电源电压为Vcc时,二极管的正极接在电源上,负极接在电阻R上,电阻的另一端接地。这时,二极管处于正向导通状态,电路中流过的电流为I=Vcc/R。由于二极管的特性,其导通电压约为0.7V,因此电路的输出电压为Vout=Vcc-0.7V。这样就实现了将电源的直流电压转换为一个相对固定的输出电压。
<img src="https:/img-blog.csdn.net/20151230194340537?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxNjQyNTUzNTgxMTcx/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/50" alt="Adaboost-SVM流程图" style="zoom:80 />
根据您提供的流程图,可以看出Adaboost-SVM处理Universum数据集的流程如下:
1. 初始化训练集和测试集,其中训练集包含正例样本、负例样本和Universum样本。
2. 初始化Adaboost算法的参数,如迭代次数T,弱分类器数量K等。
3. 对于每一轮迭代t=1,2,...,T,执行以下操作:
a. 使用SVM算法训练一个弱分类器,其中训练数据集为正例样本和负例样本。
b. 使用训练好的弱分类器对训练数据集、测试数据集和Universum数据集进行预测,并计算错误率。
c. 根据错误率计算当前弱分类器的权重。
d. 更新训练集的权重,使得被错误分类的样本权重增加,被正确分类的样本权重减少。
4. 将所有弱分类器的预测结果加权求和,得到最终的分类结果。
需要注意的是,Adaboost-SVM算法的核心是使用Adaboost算法来提升SVM算法的分类性能,其中Adaboost算法用于调整训练数据集的权重和组合多个弱分类器,而SVM算法用于训练每个弱分类器。