for i=1:sizefinal disp(['Bees Are Working on Weights of Class # (' num2str(i) ')']); BeesFISm{i}=BEEFCN(fism{i},datam{i}); end;

这段代码是一个 for 循环，针对一些数据集中的模糊推理系统（FIS），对每个 FIS 进行模糊蜜蜂算法（BEEFCN）求解，求解结果保存在 BeesFISm 变量中。

具体来说，代码中的 sizefinal 表示数据集中 FIS 的数量，for 循环会依次遍历每个 FIS。在循环内部，代码使用 disp 函数输出当前处理的 FIS 的类别编号，然后调用 BEEFCN 函数对该 FIS 进行求解，并将结果保存在 BeesFISm 数组的对应位置。

需要注意的是，这段代码中的变量 datam 和 fism 没有给出，可能是在程序的其他地方定义的。

相关问题

这段代码实现什么功能# 指数加权平均 class ExponentialMovingAverage(Callback): def __init__(self, decay=0.9): super().__init__() self.decay = decay self.weights = None def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None): self.weights = None def on_batch_end(self, batch, logs=None): # 计算指数加权平均 if self.weights is None: self.weights = [np.ones_like(p) for p in self.model.get_weights()] for i, p in enumerate(self.model.get_weights()): self.weights[i] = self.decay * self.weights[i] + (1 - self.decay) * p smoothed_p = self.weights[i] / (1 - self.decay ** (batch + 1)) K.set_value(p, smoothed_p)

这段代码实现的是指数加权平均的功能，其中ExponentialMovingAverage类是一个回调函数，用于在训练神经网络时进行参数平滑处理。在每个batch结束时，该回调函数将计算指数加权平均，平滑模型权重并更新模型参数。其中decay参数是平滑系数，用于控制指数加权平均的权重分配。在每个epoch开始时，将self.weights设置为None，以确保每个epoch的平滑处理是独立的。

""" 函数说明:梯度上升算法 Parameters: dataMatrix - 数据数组 classLabels - 数据标签 alpha - 学习率 n - 最大迭代次数 Returns: weights - 求得的回归系数数组(最优参数) """ def stocGradAscent(dataMatrix, classLabels, alpha = 0.001, n = 150): #### Start Code Here #### #返回dataMatrix的大小。m为行数,n为列数 #参数初始化weights #随机梯度, 循环150,观察是否收敛 for j in range(numIter): dataIndex = list(range(m)) for i in range(m): # i和j的不断增大，导致alpha的值不断减少，但是不为0 alpha = 4 / (1.0 + j + i) + 0.0001 # 随机产生一个 0～len()之间的一个值 # random.uniform(x, y) 方法将随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内,x是这个范围内的最小值，y是这个范围内的最大值。 # sum(dataMatrix[i]*weights)为了求 f(x)的值， f(x)=a1*x1+b2*x2+..+nn*xn #真实值和预测值之间的误差 #更新回归系数 #删除已经使用的样本 del(dataIndex[randIndex]) return weights 完成代码

以下是梯度上升算法的随机梯度实现代码：

import random
import numpy as np

def stocGradAscent(dataMatrix, classLabels, alpha=0.01, n=150):
    m, n = np.shape(dataMatrix)
    weights = np.ones(n)
    for j in range(n):
        dataIndex = list(range(m))
        for i in range(m):
            alpha = 4 / (1.0 + j + i) + 0.0001
            randIndex = int(random.uniform(0, len(dataIndex)))
            h = sigmoid(sum(dataMatrix[randIndex] * weights))
            error = classLabels[randIndex] - h
            weights = weights + alpha * error * dataMatrix[randIndex]
            del(dataIndex[randIndex])
    return weights

其中，`sigmoid()`函数为：

def sigmoid(x):
    return 1.0 / (1 + np.exp(-x))

该函数用于计算sigmoid函数的值，用于分类问题中的预测。