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

优化这段重叠相加的代码，进行加权平均，以避免重叠部分信号失真：def overlap_add(data, frame_size, overlap): # 计算帧数 num_frames = int(len(data) / (frame_size - overlap)) # 计算每个帧的起始位置和结束位置 starts = np.arange(num_frames) * (frame_size - overlap) ends = starts + frame_size # 初始化输出数组 output = np.zeros((num_frames - 1) * overlap + frame_size) # 进行重叠相加 for i in range(num_frames): frame = data[starts[i]:ends[i]] if i == 0: output[:ends[i]] = frame else: output[starts[i]:ends[i]] += frame[overlap:] return output

可以使用加权平均的方式，对重叠部分进行平滑处理，以避免信号失真。具体来说，可以在每个帧的重叠部分，计算一个加权系数，然后对输入帧和输出帧进行加权平均。加权系数可以使用线性或者非线性的方式计算，例如可以使用三角窗、汉明窗或者三项式窗等窗函数来计算加权系数。以下是基于三角窗计算加权系数的代码示例：

def overlap_add(data, frame_size, overlap):
    # 计算帧数
    num_frames = int(len(data) / (frame_size - overlap))
    # 计算每个帧的起始位置和结束位置
    starts = np.arange(num_frames) * (frame_size - overlap)
    ends = starts + frame_size
    # 初始化输出数组和加权系数数组
    output = np.zeros((num_frames - 1) * overlap + frame_size)
    weights = np.zeros_like(output)
    # 计算加权系数窗口
    window = np.bartlett(overlap * 2)
    # 进行重叠相加
    for i in range(num_frames):
        frame = data[starts[i]:ends[i]]
        if i == 0:
            output[:ends[i]] = frame
            weights[:ends[i]] = 1.0
        else:
            # 计算加权系数
            weight = window[:overlap] + window[overlap:] * (1.0 - np.linspace(0.0, 1.0, overlap))
            output[starts[i]:ends[i]-overlap] += frame[:frame_size-overlap] * weight
            output[starts[i]+overlap:ends[i]] += frame[overlap:] * window[overlap:]
            weights[starts[i]:ends[i]-overlap] += weight
            weights[starts[i]+overlap:ends[i]] += window[overlap:]
    # 对输出信号进行加权平均
    output /= weights
    return output

代码中使用了bartlett窗函数来计算加权系数窗口，然后根据重叠窗口的位置，对输入帧和输出帧进行加权平均。对于第一帧，直接将其复制到输出信号中，并将加权系数设为1.0。对于后续帧，分别计算前半部分和后半部分的加权系数，然后对输入帧和输出帧进行加权平均，并将加权系数累加到weights数组中，最后对输出信号进行加权平均。这样可以有效地避免重叠部分信号失真的问题，获得更好的重叠相加效果。

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。