解释代码for iter=1:n_iter for tour_i=1:n_param prob(:,tour_i)= (T(:,tour_i).^alpha) .* ((1./Nodes(:,tour_i)).^beta); prob(:,tour_i)=prob(:,tour_i)./sum(prob(:,tour_i)); end for A=1:NA for tour_i=1:n_param node_sel=rand; node_ind=1; prob_sum=0; for j=1:n_node prob_sum=prob_sum+prob(j,tour_i); if prob_sum>=node_sel node_ind=j; break end end ant(A,tour_i)=node_ind; tour_selected_param(tour_i) = Nodes(node_ind, tour_i); end cost(A)=cost_func(tour_selected_param,0); clc disp(['Ant number: ' num2str(A)]) disp(['Ant Cost: ' num2str(cost(A))]) disp(['Ant Paramters: ' num2str(tour_selected_param)]) if iter~=1 disp(['iteration: ' num2str(iter)]) disp('_________________') disp(['Best cost: ' num2str(cost_best)]) for i=1:n_param tour_selected_param(i) = Nodes(ant(cost_best_ind,i), i); end disp(['Best paramters: ' num2str(tour_selected_param)]) end

时间: 2023-05-24 22:04:59 浏览: 75
该段代码是用于实现蚁群算法中的蚂蚁选择路径的过程。其中n_iter表示迭代次数,n_param表示参数数量,NA表示蚂蚁数量。 首先,对于每个参数,计算出对应的概率值,并且对概率值进行归一化处理。这里使用的是蚁群算法中的公式,其中T表示信息素值,alpha和beta是调整信息素和启发式因子的系数,Nodes表示节点信息,包括每个节点的参数值。prob表示每个节点被选择的概率。 然后,对于每只蚂蚁,通过随机生成一个概率值,在所有可能的节点中选择一个节点作为路径的下一步。选择过程通过累加概率值实现。比如,给定一个随机概率值node_sel,先将概率值prob_sum初始化为0,然后依次将每个节点的概率值相加,如果prob_sum大于等于node_sel,就表示找到了下一步要去的节点。 接着,根据选择的节点信息,计算出对应的代价值cost,并进行输出结果。如果不是第一次迭代,则输出当前的最优代价值和最优参数值。该段代码的目的是在每次迭代的过程中,输出当前的蚁群状态,包括每只蚂蚁的选择路径和对应的代价值等信息。
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出错 AlignImageUsingFeature (第 18 行) for i = 1:ransac_iter

这个错误可能是因为你调用 `AlignImageUsingFeature` 函数时没有正确传入输入参数。 请确保你调用该函数时传入了以下4个参数: - `img1`:模板图像。 - `img2`:需要对齐的图像。 - `ransac_thr`:RANSAC的误差阈值。 - `ransac_iter`:RANSAC的迭代次数。 例如: ``` img1 = imread('template.png'); img2 = imread('target.png'); ransac_thr = 5; ransac_iter = 1000; AlignImageUsingFeature(img1, img2, ransac_thr, ransac_iter); ``` 如果这些参数都已经传入,那么请检查函数实现是否正确。

输入参数的数目不足。 出错 AlignImageUsingFeature (第 18 行) for i = 1:ransac_iter

这个错误可能是因为你调用 `AlignImageUsingFeature` 函数时没有正确传入输入参数。 请确保你调用该函数时传入了以下4个参数: - `img1`:模板图像。 - `img2`:需要对齐的图像。 - `ransac_thr`:RANSAC的误差阈值。 - `ransac_iter`:RANSAC的迭代次数。 例如: ``` img1 = imread('template.png'); img2 = imread('target.png'); ransac_thr = 5; ransac_iter = 1000; AlignImageUsingFeature(img1, img2, ransac_thr, ransac_iter); ``` 如果这些参数都已经传入,那么请检查函数实现是否正确。

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逐句解释下列代码: %% 蛙跳算法全局参数设置 FROG_NUM=20; % 青蛙种群的个体数目 GROUP_NUM = 4; % 青蛙种群的分组个数 FROG_IN_GROUP = 5; % 组内青蛙个数 MAX_ITERATION_NUM = 1000; % 最大迭代次数 CHARACTER_NUM = length(traind(1,:)); % 初始特征集的总维度 % SUBCHARACTER_NUM = 5; % REPET_NUM = 100; # 重复次数,如果加上这个参数,将停止条件增加为结果重复REPET_NUM停止迭代 tic; %% 蛙跳算法初始化 %---------init------------% for i=1:FROG_NUM a=randperm(CHARACTER_NUM); allfrog(i).pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); allfrog(i).eva=evaluation(traind,label,allfrog(i).pos); end %----------sort-----------% [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); %% 迭代寻优 count=1; iter=1; eva = []; while iter<MAX_ITERATION_NUM+1 % while count<REPET_NUM %----------group----------% k=1; for j=1:FROG_IN_GROUP for i=1:GROUP_NUM grouped(i,j)=allfrog(index(k)); k=k+1; end end %---------find_max--------% global_max=allfrog(index(1)); for i=1:GROUP_NUM max_in_group(i)=grouped(i,1); min_in_group(i)=grouped(i,FROG_IN_GROUP); end %----------update------------% for i=1:GROUP_NUM frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,max_in_group(i).pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else frogtemp=min_in_group(i); frogtemp.pos=updated(frogtemp.pos,global_max.pos); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); if frogtemp.eva>min_in_group(i).eva grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; else a=randperm(CHARACTER_NUM); frogtemp.pos=a(1:SUBCHARACTER_NUM); frogtemp.eva=evaluation(traind,label,frogtemp.pos); grouped(i,FROG_IN_GROUP)=frogtemp; end end end %--------------混洗---------------% k=1; for i=1:FROG_IN_GROUP for j=1:GROUP_NUM allfrog(k)=grouped(j,i); k=k+1; end end eva = [eva global_max.eva]; iter=iter+1; [evatemp,index]=sort([allfrog.eva],'descend'); global_max_new=allfrog(index(1)); if global_max_new.eva>global_max.eva count=0; else count=count+1; end % end end % fprintf('iteration:%d\n',iter); % global_max=allfrog(index(1)); % fprintf('global_max.eva:%f\n',global_max.eva); % fprintf('global_max.pos:'); % fprintf('%d\t',global_max.pos); % fprintf('\n'); t = toc; end

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');

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