解释这行代码rands1 = [random.uniform(0, 2*math.pi) for i in range(10)]

时间: 2023-05-23 08:04:05 浏览: 70
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软件测试中Ns2中的测试用例Ns2中的测试用例

这行代码是使用 Python 语言编写的，使用了列表推导式和 random.uniform 函数。它创建了一个名为 rands1 的列表，其中包含 10 个随机生成的浮点数，这些数的范围在 0 和 2*pi 之间。这行代码可以用来生成一些在特定范围内的随机化数值。
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% bp1;例4.1 P=-1:0.1:1; P2=-1:0.1:1; T=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ... -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ... 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]; plot(P,T,'r+'); [R,Q]=size(P);[S2,Q]=size(T);S1=5; W1=rands(S1,R); B1=rands(S1,1); W2=rands(S2,S1); B2=rands(S2,1); b1=[];b2=[]; b1=B1*ones(1,21); b2=B2*ones(1,21); a2=W2*tansig(W1*P2+b1)+b2; A2=purelin(a2); hold on plot(P,A2) hold off disp('按任一键继续') pause %创建两层前向回馈网络 net=newcf(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingd'); net.trainParam.epochs=7000; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=9.5238e-004; %误差目标值 net.trainParam.lr = 0.15; [net,tr]=train(net,P,T); %训练网络 Y=sim(net,P) ; %计算结果 plot(P,Y,'r-') hold plot(P,T,'r+'); hold off

这是一个使用 MATLAB 创建的两层前向回馈神经网络的例子，其目的是用来拟合给定的输入数据 P 和输出数据 T。其中，网络的激活函数分别采用了双曲正切函数和线性函数，训练方法为梯度下降法，训练次数为 7000 次，...

修改下面的代码使其能正常运行P=-1:0.1:1; P2=-1:0.1:1; T=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ... -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ... 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]; plot(P,T,'r+'); [R,Q]=size(P);[S2,Q]=size(T);S1=5; [W1,B1]=rands(S1,R); [W2,B2]=rands(S2,S1); b1=[];b2=[]; b1=B1*ones(1,21); b2=B2*ones(1,21); a2=W2*tansig(W1*P2+b1)+b2; A2=purelin(a2); hold on plot(P,A2) hold off disp('按任一键继续') pause net=newcf(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'traingd'); %创建两层前向回馈网络 net.trainParam.epochs=7000; %初始化训练次数 net.trainParam.goal=9.5238e-004; % sse=0.02 %初始化误差值 net.trainParam.lr = 0.15; [net,tr]=train(net,P,T); %训练网络 Y=sim(net,P) ; %计算结果 plot(P,Y,'r-') hold plot(P,T,'r+'); hold off

T = [-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 ... -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 ... 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 -0.2183 -0.3201]; plot(P, T, 'r+'); [R, Q] = size(P); [S2,...

for i=1:sizepop %随机产生一个种群 pop(i,:)=5*rands(1,inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum); %初始种群 vov(i,:)=rands(1,inputnum*hiddennum+hiddennum+hiddennum*outputnum+outputnum); %初始化速度 %计算适应度 fitness(i)=fun(pop(i,:),inputnum,hiddennum,outputnum,net,P,T); %染色体的适应度 end

这段代码是遗传算法中的初始化过程，其中sizepop表示种群的大小，for循环是对每个个体进行随机初始化。pop是种群的矩阵，每一行表示一个个体，每个个体包含输入层到输出层的所有权重和偏差，其大小为inputnum*...

以下MATLAB代码有什么问题怎么修改%RBF identification clear all; close all; alfa=0.05; xite=0.15; x=[-5,5]'; b=3*ones(5,1); c=[-1 -0.5 0 0.5 1; -1 -0.5 0 0.5 1]; w=rands(5,1); w_1=w;w_2=w_1; d_w=0*w; y_1=-5; ts=0.001; for k=1:1:10000 time(k)=k*ts; u(k)=sin(k*ts); y(k)=[u(k)-0.9*y_1(k)]/[1+y_1(k)^2]; x(1)=u(k); x(2)=y_1; for j=1:1:5 h(j)=exp(-norm(x-c(:,j))^2/(2*b(j)*b(j))); end ym(k)=w'*h'; em(k)=y(k)-ym(k); d_w(j)=xite*em(k)*h(j); w=w_1+d_w+alfa*(w_1-w_2); y_1=y(k); w_2=w_1; w_1=w; end figure(1); subplot(211); plot(time,y,'r',time,ym,'k:','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('y and ym'); legend('ideal signal','signal approximation'); subplot(212); plot(time,y-ym,'k','linewidth',2); xlabel('time(s)');ylabel('error');

在这段代码中，有一个错误是在计算d_w时，j的取值范围不正确。应该在计算h(j)时同时计算d_w(j)，因此应该将d_w(j)的计算放入for j循环中。 以下是修改后的代码： % RBF identification clear all; close all;...

for i=1:sizepop pop(i,:)=5*rands(1,2); %初始种群，保持范围一致，输入为两个，产生两组 V(i,:)=rands(1,2); %初始化速度 两组 %计算适应度 fitness(i)=fun(pop(i,:)); end，以上代码中的fun函数是什么意思？

在这段代码中，fun函数是一个自定义的函数句柄，用于计算种群中每个个体的适应度。在这里，种群中每个个体是由两个变量组成的，因此fun函数应该接受一个包含两个元素的向量作为输入，并返回一个标量值作为适应度。 ...

解释input_train=input(:,idx(1:t)); input_train=input_train+0.3*rands(3,540); input_test=input(:,idx(t+1:end)); output_train=output(:,idx(1:t)); output_test=output(:,idx(t+1:end));

这是一个关于数据处理的问题。首先，将输入数据中的前t个样本提取出来，赋值给input_train。然后，对input_train进行随机扰动，即将其中的一部分值加上一个0.3倍的随机数。接着，将剩余的样本提取出来，赋值给input_...

解释NN=length(dataX); t=ceil(NN*0.80); idx=randperm(NN,NN); input_train=input(:,idx(1:t)); input_train=input_train+0.3*rands(3,540); input_test=input(:,idx(t+1:end)); output_train=output(:,idx(1:t)); output_test=output(:,idx(t+1:end));

这段代码是将数据分成训练集和测试集。length(dataX)是数据的总长度，ceil(NN*0.80)取的是80%的数据作为训练集。然后使用randperm函数将数据随机排列，并且用idx来保存这个排列。最后根据idx将数据分成训练集和测试...

用给定的多项式，如y=x3-6x2+5x-3，产生一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用rand产生(0,1)均匀分布随机数,或用rands产生N(0,1)分布随机数)，然后用xi和添加了随机干扰的yi作的3次多项式拟合，与原系数比较。

首先，我们需要先生成一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n)。假设我们选择n=10，我们可以用numpy库中的linspace函数生成一个等差数列作为xi的值，然后再用原多项式计算对应的yi的值。 python import numpy as np # 定义...

matlab用给定的多项式，如y=x3-6x2+5x-3，产生一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n),再在yi上添加随机干扰(可用rand产生(0,1)均匀分布随机数,或用rands产生N(0,1)分布随机数)，然后用xi和添加了随机干扰的yi作的3次多项式拟合，与原系数比较。

1. 给定多项式 y=x^3-6x^2+5x-3，生成一组数据(xi,yi，i=1,2,…,n)。 首先，设定 x 的范围和个数，生成一组 x 值。然后，计算对应的 y 值。 matlab x = linspace(-10, 10, 50); % 生成 x 值 y = x.^3 - 6*x.^2 ...

用给定的多项式，如y=x3-6x2+5x-3，产生一组数据（xi, yi，i=1,2,…,n），再在yi上添加随机干扰（可用rand产生(0,1)均匀分布随机数，或用rands产生N(0,1)分布随机数），然后用xi和添加了随机干扰的yi作的3次多项式拟合，与原系数比较。如果作2或4次多项式拟合，结果如何？

1. 生成数据 可以使用 MATLAB 自带的 polyval 函数生成给定多项式的数据。例如，对于多项式 y=x^3-6x^2+5x-3，可以使用以下代码生成 100 个数据点： x = linspace(-5, 5, 100); % 生成100个从-5到5的等间距...

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rands函数在MATLAB中已经被弃用，推荐使用rand函数代替。rand函数用于生成指定大小的随机数矩阵，其语法如下： matlab rand rand(n) rand(m,n) rand([m,n]) rand(m,n,p,...) rand([m,n,p,...]) 其中...

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