def get_subsample(dataSet, ratio): subdataSet = [] lenSubdata = round(len(dataSet) * ratio)#返回浮点数 while len(subdataSet) < lenSubdata: index = randrange(len(dataSet) - 1) subdataSet.append(dataSet[index]) # print len(subdataSet) return subdataSe

时间: 2023-05-22 17:00:46 浏览: 58
ZIP

拼接tif影像matlab代码-Stitch_and_subsample:针和子样本

这是一个Python函数，名为get_subsample，它的作用是从数据集中随机抽取一部分数据作为子数据集，并返回这个子数据集。 其中，参数dataSet是原始数据集，ratio是抽样比例，即子数据集的大小与原始数据集大小的比值。函数内部使用round函数将抽样后的子数据集大小四舍五入为整数，然后将原始数据集中随机选择的这些数据放入subdataSet列表中，并最终返回这个列表。
阅读全文

相关推荐

zip

subsample:有效地从大量文本文件中随机采样行

subsample -n 1000 in_file [in_file2...] > out_file 这将生成一个输出文件，其中 1000 行均匀采样而无需从连接的输入文件中替换。 尽管所选行是随机的，但它们的顺序被保留。 该程序的目标是从巨大的输入文件中...
zip

Subsample:子采样 2D、8 位灰度图像。-matlab开发

5. **返回结果**：最后，将子采样的2D图像作为结果返回。 MATLAB提供了强大的图像处理工具箱，包括imresize函数，它可以实现子采样，但可能默认会使用更复杂的插值方法来保持图像质量。在本项目中，可能为了教学...

def get_subsample(dataSet, ratio): subdataSet = [] lenSubdata = round(len(dataSet) * ratio)#返回浮点数 while len(subdataSet) < lenSubdata: index = randrange(len(dataSet) - 1)

这是一个Python函数，名为get_subsample，它有两个参数：dataSet和ratio。它的作用是从数据集中随机抽取一部分数据，抽取的比例由ratio参数指定。抽取的数据存储在subdataSet列表中，列表的长度由lenSubdata变量指定...

def get_subsample(dataSet, ratio): subdataSet = [] lenSubdata = round(len(dataSet) * ratio)

这是一个函数，用于从数据集中随机抽取...其中，dataSet是原始数据集，ratio是抽取比例。函数的返回值是抽取后的子数据集subdataSet。lenSubdata是子数据集的长度，通过round函数将原始数据集长度乘以抽取比例得到。

def get_CIFAR10_data(num_training=5000, num_validation=500, num_test=500): # Load the raw CIFAR-10 data cifar10_dir = r'D:\daima\cifar-10-python\cifar-10-batches-py' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print(X_train.shape) # Subsample the data mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # 标准化数据，求样本均值，然后 样本 - 样本均值，作用：使样本数据更收敛一些，便于后续处理 # Normalize the data: subtract the mean image # 如果2维空间 m*n np.mean()后 => 1*n # 对于4维空间 m*n*k*j np.mean()后 => 1*n*k*j mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image # 把通道channel 提前 # Transpose so that channels come first X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() # Package data into a dictionary return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }

这是一个加载 CIFAR-10 数据集并进行预处理的函数。其中，num_training、num_validation 和 num_test 分别表示训练集、验证集和测试集的样本数。...最后，将数据转换为通道在前的形式，并将其打包到一个字典中返回。

def get_CIFAR10_data(num_training=500, num_validation=50, num_test=50): """ Load the CIFAR-10 dataset from disk and perform preprocessing to prepare it for classifiers. These are the same steps as we used for the SVM, but condensed to a single function. """ # Load the raw CIFAR-10 data cifar10_dir = 'C:/download/cifar-10-python/cifar-10-batches-py/data_batch_1' X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir) print (X_train.shape) # Subsample the data mask = range(num_training, num_training + num_validation) X_val = X_train[mask] y_val = y_train[mask] mask = range(num_training) X_train = X_train[mask] y_train = y_train[mask] mask = range(num_test) X_test = X_test[mask] y_test = y_test[mask] # Normalize the data: subtract the mean image mean_image = np.mean(X_train, axis=0) X_train -= mean_image X_val -= mean_image X_test -= mean_image # Transpose so that channels come first X_train = X_train.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_val = X_val.transpose(0, 3, 1, 2).copy() X_test = X_test.transpose(0, 3, 1, 2).copy() # Package data into a dictionary return { 'X_train': X_train, 'y_train': y_train, 'X_val': X_val, 'y_val': y_val, 'X_test': X_test, 'y_test': y_test, }

这段代码定义了一个函数get_CIFAR10_data，用于加载和预处理CIFAR-10数据集，并返回一个包含训练集、验证集和测试集的字典。 具体来说，这个函数完成了以下几个步骤： 1. 调用load_CIFAR10函数加载CIFAR-10数据集...

根据以下代码，利用shap库写出绘制bar plot图的代码“def five_fold_train(x: pd.DataFrame, y: pd.DataFrame, model_class: type, super_parameters: dict = None, return_model=False): """ 5折交叉验证训练器 :param x: :param y: :param model_class: 学习方法类别，传入一个类型 :param super_parameters: 超参数 :param return_model: 是否返回每个模型 :return: list of [pred_y,val_y,auc,precision,recall] """ res = [] models = [] k_fold = KFold(5, random_state=456, shuffle=True) for train_index, val_index in k_fold.split(x, y): #即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据 train_x, train_y, val_x, val_y = x.iloc[train_index], y.iloc[train_index], x.iloc[val_index], y.iloc[val_index] if super_parameters is None: super_parameters = {} model = model_class(**super_parameters).fit(train_x, train_y) pred_y = model.predict(val_x) auc = metrics.roc_auc_score(val_y, pred_y) precision = metrics.precision_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) recall = metrics.recall_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) res.append([pred_y, val_y, auc, precision, recall]) models.append(model) # print(f"fold: auc{auc} precision{precision} recall{recall}") if return_model: return res, models else: return res best_params = { "n_estimators": 500, "learning_rate": 0.05, "max_depth": 6, "colsample_bytree": 0.6, "min_child_weight": 1, "gamma": 0.7, "subsample": 0.6, "random_state": 456 } res, models = five_fold_train(x, y, XGBRegressor, super_parameters=best_params, return_model=True)”

import shap import matplotlib.pyplot as plt # 选择需要绘制的模型 model_index = 0 # 获取特征重要性信息 explainer = shap.TreeExplainer(models[model_index]) shap_values = explainer.shap_values(x) ...

def xgb_cv(max_depth, learning_rate, n_estimators, gamma, min_child_weight, subsample, colsample_bytree): date_x = pd.read_csv('Train_data1.csv') # Well logging data date_x.rename(columns={"TC": 'label'}, inplace=True) date_x.drop('Depth', axis=1, inplace=True) date_x.drop('MSFL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('CNL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('AC', axis=1, inplace=True) date_x.drop('GR', axis=1, inplace=True) data = date_x.iloc[2:42, :] label = data.iloc[:, 1:2] data2 = data.iloc[:, :7] train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data2, label, test_size=0.5, random_state=0) xgb_train = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y) xgb_test = xgb.DMatrix(test_x, label=test_y) params = { 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': int(max_depth), 'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': int(n_estimators), 'gamma': gamma, 'min_child_weight': int(min_child_weight), 'subsample': subsample, 'colsample_bytree': colsample_bytree, 'n_jobs': -1, 'random_state': 42 } # 进行交叉验证 cv_result = xgb.cv(params, xgb_train, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, stratified=False) return -1.0 * cv_result['test-rmse-mean'].iloc[-1] # 定义参数范围 pbounds = {'max_depth': (3, 10), 'learning_rate': (0.01, 0.3), 'n_estimators': (50, 200), 'gamma': (0, 10), 'min_child_weight': (1, 10), 'subsample': (0.5, 1), 'colsample_bytree': (0.1, 1)} # 进行贝叶斯优化，找到最优超参数 optimizer = BayesianOptimization(f=xgb_cv, pbounds=pbounds, random_state=42) optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25) # 输出最优结果 print(optimizer.max) model = xgb.train(optimizer.max, xgb_train) model.save_model("model3.xgb") return optimizer.max

在这个函数中，你需要传入 7 个参数，分别是 max_depth、learning_rate、n_estimators、gamma、min_child_weight、subsample 和 colsample_bytree。 这个函数首先读入训练数据，然后对数据进行预处理...

def fitness_function(self, params): # 解压参数 learning_rate, n_estimators, max_depth, min_child_weight, subsample, colsample_bytree, gamma = params # 初始化模型 model = XGBRegressor( learning_rate=learning_rate, n_estimators=int(n_estimators), max_depth=int(max_depth), min_child_weight=int(min_child_weight), subsample=subsample, colsample_bytree=colsample_bytree, gamma=gamma, random_state=42, n_jobs=self.n_jobs ) # 训练模型 model.fit(train_features, train_target) # 预测 y_pred = model.predict(train_features) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(train_target, y_pred)

subsample = kwargs.get('subsample', 0.8) colsample_bytree = kwargs.get('colsample_bytree', 0.8) gamma = kwargs.get('gamma', 0.1) # ... 在这个例子中，*args 表示接受任意数量的位置参数，**...

def fitness(self, params=[0.1, 100, 10, 1, 0.8, 0.8, 0.1]): X = X_train y = y_train # 解压参数 learning_rate, n_estimators, max_depth, min_child_weight, subsample, colsample_bytree, gamma = params # 初始化模型 model = xgb.XGBRegressor( learning_rate=learning_rate, n_estimators=int(n_estimators), max_depth=int(max_depth), min_child_weight=int(min_child_weight), subsample=subsample, colsample_bytree=colsample_bytree, gamma=gamma, random_state=42, n_jobs=self.n_jobs ) model.fit(X, y) predictval=model.predict(X) print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test,predictval)) # R2 return metrics.r2_score(y_test,predictval)

这段代码定义了一个计算适应度的函数fitness，其中传入一个参数params，包含了XGBoost模型的相关参数。在函数中，首先将训练数据X和目标数据y分别赋值为X_train和y_train，然后解压参数...最后，将R2值作为适应度返回。

优化代码KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=5, p=2, weights='uniform') GradientBoostingClassifier(criterion='friedman_mse', init=None, learning_rate=0.1, loss='deviance', max_depth=3, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,n_estimators=100, presort='auto', random_state=None,subsample=1.0, verbose=0, warm_start=False)，出错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'min_impurity_split'

这个错误是因为在 GradientBoostingClassifier 中的参数 min_impurity_split 已经被弃用，应该使用参数 min_impurity_decrease 来代替。你只需要将参数名 min_impurity_split 改为 min_impurity_decrease 即可解决该...

def model_xgb(train, test): """xgb模型 Args: Returns: """ # xgb参数 params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'silent': 1, 'eta': 0.01, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 1, 'gamma': 0, 'lambda': 1, 'colsample_bylevel': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'subsample': 0.9, 'scale_pos_weight': 1} # 数据集 dtrain = xgb.DMatrix(train.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'label'], axis=1), label=train['label']) dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 训练 watchlist = [(dtrain, 'train')] model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=500, evals=watchlist) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) # 特征重要性 feat_importance = pd.DataFrame(columns=['feature_name', 'importance']) feat_importance['feature_name'] = model.get_score().keys() feat_importance['importance'] = model.get_score().values() feat_importance.sort_values(['importance'], ascending=False, inplace=True) # 返回 return result, feat_importance解释一下

XGBoost 模型训练函数 model_xgb，其主要作用是将训练数据集和测试数据集转换为 XGBoost 可用的数据格式，然后使用 XGBoost 算法对训练数据集进行训练，最后对测试数据集进行预测，并返回预测结果和特征重要性。...

def check_accuracy(self, X, y, num_samples=None, batch_size=2): # Maybe subsample the data N = X.shape[0] if num_samples is not None and N > num_samples: # 随机选取num_samples张图片，返回选取图片索引 mask = np.random.choice(N, num_samples) N = num_samples X = X[mask] y = y[mask] num_batches = N // batch_size if N % batch_size != 0: num_batches += 1 y_pred = [] for i in range(num_batches): start = i * batch_size end = (i + 1) * batch_size scores = self.model.loss(X[start:end]) y_pred.append(np.argmax(scores, axis=1)) y_pred = np.hstack(y_pred) acc = np.mean(y_pred == y) return acc

这段代码是用于检查模型准确率的，其中参数X代表输入数据，y代表对应的标签数据。如果num_samples不为None，则从输入数据中随机选取num_samples张图片进行检查。...最后将所有的预测结果连接起来，计算准确率并返回。

colsample_bytree = 0.8 gammma=0.1 params = { 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': max_depth, 'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': n_estimators, 'gamma': gamma, 'min_child_weight': min_child_weight, 'subsample': subsample, 'colsample_bytree':colsample_bytree, 'n_jobs': -1, 'random_state': 42 }

在这段代码中，你定义了 XGBoost 模型的参数。...xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=10, evals=[(dtest, "Test")], early_stopping_rounds=3) 这将使用上述定义的参数来训练 XGBoost 模型。

将以下代码生成的特征重要性排序图结果保留四位小数，params_0 = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 4, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 7, 'lambda': 2, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'min_child_weight': 3, 'eta': 0.1, 'seed': 1000, 'gain': True, 'learning_rate': 0.1 } model_XGB_clf = xgb.train(params = params_0, dtrain = dtrain_0, num_boost_round = 30) # 预测 ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0) # acc acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans) print(acc) # 0.625866050808314 # 特征重要性排序 xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain') plt.show() # 图片保存在目录下

model_XGB_clf = xgb.train(params=params_0, dtrain=dtrain_0, num_boost_round=30) # 预测 ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0) # acc acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans) print(acc) # 0....

解释代码：def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature X=gbdt_lr(X,y)

这段代码的主要作用是将一段文本转换为词向量，并使用这些词向量训练一个梯度提升决策树模型，并将文本转换为onehot向量。下面是代码的详细解释： 1. avg_feature_vector()...- 输出gbc_new_feature并将其返回。

rf3=XGBClassifier(objective = 'binary:logistic', n_estimators=200, learning_rate= 0.1, min_child_weight=1, max_depth=5, eta = 0.1, gamma=0, max_delta_step=0, scale_pos_weight=0.1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, seed=0)参数如何选择

9. subsample和colsample_bytree：用于控制每棵树使用的样本和特征的比例。较小的值可以防止过拟合。可以通过交叉验证选择最佳值。 除了这些参数外，还有其他参数可以调整，例如正则化参数（reg_alpha和reg_lambda...

new_data = new_data.drop('event_type', axis=1) # 划分数据集 X = new_data.drop(["user_id","product_id","new_column"], axis=1) y = new_data["new_column"] # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) le = LabelEncoder() y_train = le.fit_transform(y_train) import xgboost as xgb from sklearn.metrics import accuracy_score # 定义xgboost模型 xgb_model = xgb.XGBClassifier() # 设置参数空间 best_params= { 'max_depth': 5, 'learning_rate': 0.05, 'n_estimators': 200, 'min_child_weight': 1.5, 'subsample':0.7, 'reg_alpha': 0.1, 'reg_lambda': 0.1, } # 输出最优参数 print('Best Parameter:', best_params) # 使用最优参数构建新的xgboost模型 best_xgb_model = xgb.XGBClassifier(**best_params) best_xgb_model.fit(X_train, y_train) # 使用新模型进行预测 y_pred = best_xgb_model.predict(X_test)改为使用svm模型

好的，将xgboost模型改为svm模型，代码如下： from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score # 定义svm模型 svm_model = SVC(kernel='rbf', gamma='auto') # 设置参数空间 ...
rar

Java基于springboot+vue的校园自助洗衣服务管理系统的设计与实现.rar

【基于Springboot+Vue的设计与实现】高分通过项目，已获导师指导。 本项目是一套基于Springboot+Vue的管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业 包含：项目源码、数据库脚本、开发说明文档、部署视频、代码讲解视频、全套软件等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 环境说明： 开发语言：Java 框架：springboot，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3

最新推荐

recommend-type

Java基于springboot+vue的校园自助洗衣服务管理系统的设计与实现.rar

【基于Springboot+Vue的设计与实现】高分通过项目，已获导师指导。 本项目是一套基于Springboot+Vue的管理系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。也可作为课程设计、期末大作业 包含：项目源码、数据库脚本、开发说明文档、部署视频、代码讲解视频、全套软件等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 环境说明： 开发语言：Java 框架：springboot，mybatis JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3
recommend-type

平尾装配工作平台运输支撑系统设计与应用

资源摘要信息:"该压缩包文件名为‘行业分类-设备装置-用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.zip’，虽然没有提供具体的标签信息，但通过文件标题可以推断出其内容涉及的是航空或者相关重工业领域内的设备装置。从标题来看，该文件集中讲述的是有关平尾装配工作平台的运输支撑系统，这是一种专门用于支撑和运输飞机平尾装配的特殊设备。 平尾，即水平尾翼，是飞机尾部的一个关键部件，它对于飞机的稳定性和控制性起到至关重要的作用。平尾的装配工作通常需要在一个特定的平台上进行，这个平台不仅要保证装配过程中平尾的稳定，还需要适应平尾的搬运和运输。因此，设计出一个合适的运输支撑系统对于提高装配效率和保障装配质量至关重要。 从‘用于平尾装配工作平台的运输支撑系统.pdf’这一文件名称可以推断，该PDF文档应该是详细介绍这种支撑系统的构造、工作原理、使用方法以及其在平尾装配工作中的应用。文档可能包括以下内容： 1. 支撑系统的设计理念：介绍支撑系统设计的基本出发点，如便于操作、稳定性高、强度大、适应性强等。可能涉及的工程学原理、材料学选择和整体结构布局等内容。 2. 结构组件介绍：详细介绍支撑系统的各个组成部分，包括支撑框架、稳定装置、传动机构、导向装置、固定装置等。对于每一个部件的功能、材料构成、制造工艺、耐腐蚀性以及与其他部件的连接方式等都会有详细的描述。 3. 工作原理和操作流程：解释运输支撑系统是如何在装配过程中起到支撑作用的，包括如何调整支撑点以适应不同重量和尺寸的平尾，以及如何进行运输和对接。操作流程部分可能会包含操作步骤、安全措施、维护保养等。 4. 应用案例分析：可能包含实际操作中遇到的问题和解决方案，或是对不同机型平尾装配过程的支撑系统应用案例的详细描述，以此展示系统的实用性和适应性。 5. 技术参数和性能指标：列出支撑系统的具体技术参数，如载重能力、尺寸规格、工作范围、可调节范围、耐用性和可靠性指标等，以供参考和评估。 6. 安全和维护指南：对于支撑系统的使用安全提供指导，包括操作安全、应急处理、日常维护、定期检查和故障排除等内容。 该支撑系统作为专门针对平尾装配而设计的设备，对于飞机制造企业来说，掌握其详细信息是提高生产效率和保障产品质量的重要一环。同时，这种支撑系统的设计和应用也体现了现代工业在专用设备制造方面追求高效、安全和精确的趋势。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB遗传算法探索：寻找随机性与确定性的平衡艺术

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法的基本概念与起源 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索优化算法。起源于20世纪60年代末至70年代初，由John Holland及其学生和同事们在研究自适应系统时首次提出，其理论基础受到生物进化论的启发。遗传算法通过编码一个潜在解决方案的“基因”，构造初始种群，并通过选择、交叉（杂交）和变异等操作模拟生物进化过程，以迭代的方式不断优化和筛选出最适应环境的
recommend-type

如何在S7-200 SMART PLC中使用MB_Client指令实现Modbus TCP通信？请详细解释从连接建立到数据交换的完整步骤。

为了有效地掌握S7-200 SMART PLC中的MB_Client指令，以便实现Modbus TCP通信，建议参考《S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解》。本教程将引导您了解从连接建立到数据交换的整个过程，并详细解释每个步骤中的关键点。 参考资源链接：[S7-200 SMART Modbus TCP教程：MB_Client指令与功能码详解](https://wenku.csdn.net/doc/119yes2jcm?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保您的S7-200 SMART CPU支持开放式用户通
recommend-type

MAX-MIN Ant System：用MATLAB解决旅行商问题

资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难
recommend-type

在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个
recommend-type

Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。