課程設(shè)計---統(tǒng)計推斷在數(shù)模、模數(shù)轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用-資料下載頁
2025-01-17 02:18本頁面
【正文】 43,51 。同時，產(chǎn)生最優(yōu)點的時間略短于單純應(yīng)用遺傳算法的時間。4 拓展部分二 —— 尋求更好的擬合方式5拓展部分三 —— 尋找更少特征點在七個特征點可以滿足課題要求的情況下，我們認(rèn)為完全有理由相信更少的點也可以滿足是平均得分大于94分的課題要求。但考慮到數(shù)據(jù)本身呈現(xiàn)出來的分段特質(zhì)，我們認(rèn)為，特征點最少不能少于4個?；谝陨戏治觯覀兝眠z傳退火算法分別做了5，6 個特征點的嘗試。表51 更少特征點的結(jié)果特征點個數(shù)最優(yōu)點平均最高得分62,10,22,33,45,5252,10,25,44,5242,16,42,52當(dāng)特征點數(shù)目減少時，尋求滿足要求的特征點難度明顯增大。并且，隨著特征點的減少，平均得分逐漸降低，運算時間同步增長。在6個特征點的前提下還可以勉強找到滿足要求的點，然而，4個、5個特征點的搜索基本是不可實現(xiàn)的。所以我們記錄程序運行一段時間后的最高得分以及其對應(yīng)的特征點。從上面的分析結(jié)果可知，由于53*544組數(shù)據(jù)較為離散，描述該問題的特征點以6個，7個為宜，特征點過少一方面不能得出代表曲線特征的擬合曲線，另一方面，會增大電腦運算負(fù)擔(dān)，降低效率。6 拓展部分四 —— 對評價函數(shù)的改進本課程中給出的評價函數(shù)類似等級評分制，即： (61)帶有一定的人為主觀性，從統(tǒng)計數(shù)學(xué)的角度講并不嚴(yán)謹(jǐn)。例如，但很明顯，從統(tǒng)計學(xué)的角度出發(fā)，兩個誤差應(yīng)該對應(yīng)不同的得分。同時，該評價函數(shù)一定程度上無法杜絕兩級分化的情況。 ，我們小組在殘差平方和的基礎(chǔ)上做出修改，編寫了新的評價函數(shù)，即score=100eεijεij2 (62) 說明：（1）評價函數(shù)分值越低越能說明擬合曲線可以代表樣本的變化趨勢。應(yīng)用此評價函數(shù)時，則需要搜尋可以使得分更低的特征點。（2）εij2為殘差平方和的原型，eεij相當(dāng)于給殘差平方和加權(quán)，誤差越大，加權(quán)就越大，可以一定程度上杜絕兩極分化的情況。（3）由于matlab輸出值默認(rèn)小數(shù)點后四位，由于直接應(yīng)用eεij，所得有效數(shù)字位數(shù)較少，所以我們乘以100，使輸出有效數(shù)字位擴大到5位，有利于后續(xù)的比較。（4）根據(jù)事前部分窮舉法得出的平均得分情況，對樣本得分情況進行評定。 在新的評價函數(shù)環(huán)境下的運行結(jié)果見表61，為了保證我們自己編寫的評價函數(shù)的公平性，同時將所得特征點在課程所給評價函數(shù)環(huán)境下的平均得分列出，作為對比。表61 新評價函數(shù)環(huán)境下的運行結(jié)果最優(yōu)點平均得分樣本得分樣本得分原評價函數(shù)下的得分樣本得分94的組數(shù)樣本得分80的組數(shù)2,8,16,25,36,44,5137782377172,8,16,28,39,47,5237481377132,8,16,25,35,43,5137079378182,8,16,28,37,45,5237276374142,8,16,28,40,47,523707837413通過與課程所給的評價函數(shù)的得分對比，可認(rèn)為該評價函數(shù)基本可行。7 參考文獻[1][EB/OL].ftp://[2]. [3] R2011a[M] 北京航空航天大學(xué)出版社,2011年11月[4][D].東華大學(xué),廣西民族大學(xué),2011年3月[5]遺傳退火算法及其應(yīng)用 郝清民 天津大學(xué)管理學(xué)院 天津 30072
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