function [y1,y2]=crossPop(x1,x2) %单点交叉 n=numel(x1); s=randi([1,n-1]); %交换点位置 y1=[x1(1:s) x2(s+1:end)]; y2=[x2(1:s) x1(s+1:end)]; end 单点变异法mutatePop()函数: function p=mutatePop(x,mu) %单点变异if rand<=mu n=numel(x); s=randi([1,n]); ...
function particle = FindGridIndex(particle,Grid) nObj = numel(particle.Cost); nGrid = numel(Grid(1).LB); particle.GridSubIndex = zeros(1,nGrid); for j = 1:nObj particle.GridSubIndex(j) = find(particle.Cost(j)<=Grid(j).UB,1,'first'); %从左到右找到第一个目标值小于栅格值的位置...
...'MaxEpochs',10,...'ValidationData',valData,...'ValidationFrequency',10,...'Verbose',false);% 训练CNN模型net=trainNetwork(trainData,layers,options);% 在验证集上评估模型性能YPred=classify(net,valData);accuracy=sum(YPred==valData.Labels)/numel(valData.Labels...
numel函数有两个用法，其一是直接获取整个矩阵中元素的个数，其二是获取矩阵中某一子矩阵的元素个数，示例代码如下：clcA=randi(50,[3 4 2])% 直接用numelnumel_A1=numel(A)% 可行方法1numel_A2=length(A(:))% 可行方法2numel_A3=prod(size(A))
nObj = numel(dummy_output); % Determine the number of objectives MaxIt = 300; % Maximum Number of Iterations nPop = 100; % Population Size (Swarm Size) nRep = 50; % Repository Size w = 1; % Inertia Weight wdamp = 0.98; % Inertia Weight Damping Ratio ...
在上述伪代码中,我们首先打开并行计算池,将数据分割为若干子集,然后使用spmd函数将每个子集分发给不同的处理单元进行排序。最后,通过合并各个子集的排序结果,得到整体有序的数据。 结论: 通过合理利用Matlab的并行计算功能,可以提高计算速度和效率。在进行并行计算优化时,需要配置并行环境,使用并行计算函数,考虑数据分布和...
我们先用1:numel(c)列出所有c中元素的线性索引，然后用reshape函数将索引组成c的形状，然后将匿名函数@...
figure; idx = randperm(numel(YTrain),20); for i = 1:numel(idx) subplot(4,5,i); imshow(XTrain(:,:,:,idx(i))); end 选择要优化的变量 选择要使用贝叶斯优化进行优化的变量,并指定要搜索的范围。此外,指定变量是否为整数以及是否在对数空间中搜索区间。优化以下变量: ...
其中ployFeatures函数实现特征值扩充的作用: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 function [X_poly] = polyFeatures(X, p) % You need to return the following variables correctly. X_poly = zeros(numel(X), p); X_poly(:, 1) = X(:, 1); for i = 2:p, X_poly(:, i) = X_poly(:, i...