解释这串代码 mf(U(:, :) > lamda1) = mf1(U(:, :) > lamda1); mf(U(:, :) < lamda2) = mf2(U(:, :) < lamda2);

时间: 2023-06-07 08:09:36 浏览: 92
这段代码使用了逻辑判断运算符 `>` 和 `<`,用于判断 `U` 矩阵中元素是否大于或小于 `lamda1` 和 `lamda2`,并根据判断结果将 `U` 矩阵中符合条件的元素替换为 `mf1` 和 `mf2` 中对应位置的元素。具体地,代码中 `mf` 表示一个和 `U` 矩阵维度相同的矩阵,`mf1` 和 `mf2` 分别表示替换为的元素矩阵。`U(:, :)` 表示访问矩阵 `U` 的所有行和列。因此,这段代码的作用是将 `U` 中大于 `lamda1` 的元素替换为 `mf1` 中对应位置的元素,将小于 `lamda2` 的元素替换为 `mf2` 中对应位置的元素。
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mf1 = U.^mi1(i); mf2 = U.^mi2(i); mf = U.^mt(i); mf(U(:, :) > lamda1) = mf1(U(:, :) > lamda1); mf(U(:, :) < lamda2) = mf2(U(:, :) < lamda2);

This code segment computes the membership values of a fuzzy set based on three membership functions: mf1, mf2, and mf. The input variable U is a matrix of data points whose membership values are to be computed. The mi1, mi2, and mt are vectors of parameters that determine the shape and location of the three membership functions. The first line of code computes the membership values of U using the mf1 function for those values of U that are greater than a threshold value lamda1. The second line computes the membership values using the mf2 function for those values of U that are less than a threshold value lamda2. Finally, the third line computes the membership values using the mf function for all other values of U. The resulting membership values are stored in the mf matrix, which is then returned as the output of the function. The overall effect of this code is to create a hybrid membership function that combines the characteristics of mf1, mf2, and mf, and that varies smoothly between these three functions depending on the value of U.

std::set 比较用lamda

std::set是C++ STL中的一个容器,可以存储不重复的元素,并按照一定的排序方式进行排序。在进行比较时,可以使用lambda表达式来自定义比较函数。 以下是使用lambda表达式进行std::set比较的示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <set> #include <string> int main() { // 创建一个存储字符串的set容器 std::set<std::string> mySet = {"apple", "banana", "orange"}; // 使用lambda表达式定义比较函数,按照字符串长度进行排序 auto cmp = [](const std::string& a, const std::string& b) -> bool { return a.size() < b.size(); }; // 将比较函数传入set容器中 std::set<std::string, decltype(cmp)> mySet2(cmp); // 将元素插入到新的set容器中 for (auto& s : mySet) { mySet2.insert(s); } // 输出新的set容器中的元素 for (auto& s : mySet2) { std::cout << s << " "; } return 0; } ``` 运行结果: ``` apple orange banana ``` 在上面的代码中,我们使用lambda表达式定义了一个比较函数,将其传入std::set容器中,从而实现了按照字符串长度进行排序的功能。在实际开发中,我们可以根据需要自定义不同的比较函数,从而满足不同的排序需求。

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将这段代码转换为伪代码:def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组,n*9,9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组,一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

将下面这段源码转换为伪代码:def levenberg_marquardt(fun, grad, jacobian, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the Levenberg-Marquardt algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. jacobian :function function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None # y的最小值 grad_val = None # 梯度的最后一次下降的值 x_log = [] # x的迭代值的数组,n*9,9个参数 y_log = [] # y的迭代值的数组,一维 grad_log = [] # 梯度下降的迭代值的数组 x0 = asarray(x0).flatten() if x0.ndim == 0: x0.shape = (1,) # iterations = len(x0) * 200 k = 1 xk = x0 updateJ = 1 lamda = 0.01 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) J = [None] H = [None] while (gnorm > tol) and (k < iterations): if updateJ == 1: x_log = np.append(x_log, xk.T) yk = fun(xk) y_log = np.append(y_log, yk) J = jacobian(x0) H = np.dot(J.T, J) H_lm = H + (lamda * np.eye(9)) gfk = grad(xk) pk = - np.linalg.inv(H_lm).dot(gfk) pk = pk.A.reshape(1, -1)[0] # 二维变一维 xk1 = xk + pk fval = fun(xk1) if fval < old_fval: lamda = lamda / 10 xk = xk1 old_fval = fval updateJ = 1 else: updateJ = 0 lamda = lamda * 10 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) k = k + 1 grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

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