· Hypergeometric· Kruskal-Wallis rank sum test· MEGENA、WGCNA network analysis：topological matrix network analysis。· Wilcox test：两样本间的非参数检验。· Chisquare test：两个样本或者总体率的检验。· Wald test：判断两个regression模型的相似
8-基于拉丁超立方法的风光场景生成与削减摘要：与蒙特卡洛法不同，拉丁超立方采样改进了采样策略能够做到较小采样规模中获得较高的采样精度，属于分层抽样技术，设定风光出力遵从正态分布normrnd，从而实现场景的大规模生成，并通过概率距离快速削减法完成了场景的削减，出图效果可以见下图哦！clc clear all %% %场景法 %%% wf1 wf2 为平均值 wf1=[339,287,449,471
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2023-11-14 11:21:13
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拉丁超立方（LHS）适用于样本数量少的情况，主要思想是概率分布的分层，一层一个样本（每层的样本是随机的。当且仅当每一行和每一列只有一个样本时，才能称为拉丁方格。LHS可以在达到相同阈值时将使用更少的样本同时使得计算的复杂程度降低1.拉丁超立方抽样：是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法，属于fe技术，常用于计算机实验或蒙特卡洛积分等。2.在统计抽样中，拉丁方阵是指每行、每列仅包含一个样本的方阵。
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2023-08-04 14:40:50
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hongzimao/deeprm：Resource Management with Deep Reinforcement Learning (HotNets '16) 虽然不是无线网络的资源分配，但是隐约感觉应该是一个mantecon/Self-organised-Admission-Control-for-Multi-tenant-5G-Networks：In this work, a self
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2023-09-17 16:19:07
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文章目录基础C++深度学习GeluRdropAdamW#triplet loss过拟合和欠拟合模型Transformer 最后更新，2022.10.28基础Hyperopt是一个强大的python库，用于超参数优化 python包tqdm可视化进度python包gensim是NLP工具，包括很多常见模型比如LDA、TFIDF等目标检测包商汤的mmdectetion用lightgbm快速做机器学习
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2024-08-13 11:58:54
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文章目录一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法(HHO)2、改进哈里斯鹰优化算法(MSHHO)2.1 拉丁超立方抽样2.2 融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制2.2.1 融合莱维飞行的阿基米德螺旋公式2.2.2 自适应权重因子2.3 柯西反向学习混合变异策略2.4 改进算法实现流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法(HHO)请参考这里。2、改进哈里斯鹰优化算法(MS
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2024-01-11 08:56:00
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3D打印作为一种常见的增材制造法，以其无与伦比的自由度，绕过了传统复杂和昂贵的成型加工路线，创造出复杂的几何形状。迅速发展的“无模制造”工艺可以从微观尺度控制宏观结构，进而发现材料的多种未知功能。近日，美国凯斯西储大学高分子科学与工程系的RigobertoC. Advincula教授课题组提出了一种新颖的多功能3D打印方案，采用特殊配方的聚二甲基硅氧烷(PDMS)油墨，结合盐浸方法(即添加盐可以作
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2023-11-23 18:40:27
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看了《LDA数学八卦》和July的博客，里面涉及到好多公式推导。。。感觉好复杂，于是记录一些重点简洁的东西，忽略大批量铺垫，直接回答LDA和PLSA是区别： 在pLSA模型中，我们按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型（频率派）： 按照概率选择一篇文档选定文档后，确定文章的主题分布从主题分布中按照概率选择一个隐含的主题类别选定后，确定主题下的词分布从词分布中按照概率选择一个词”
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2024-05-03 21:54:42
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很多程序员视 SQL 为洪水猛兽。SQL 是一种为数不多的声明性语言，它的运行方式完全不同于我们所熟知的命令行语言、面向对象的程序语言、甚至是函数语言(尽管有些人认为 SQL 语言也是一种函数式语言)。我们每天都在写 SQL 并且应用在开源软件 jOOQ 中。于是我想把 SQL 之美介绍给那些仍然对它头疼不已的朋友，所以本文是为了以下读者而特地编写的：在工作中会用到 SQL 但是对它并不完全
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2024-07-30 08:51:14
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目录1 性质2 原理3 实现 4 结果1 性质当我们要对某个昂贵函数或者一些试验数据建立代理模型时，前期实验设计对于初始采样点的选取尤为重要，如何尽可能用少量点能够得到空间填冲效果好的初始样本点成为研究热点，拉丁超立方采样是一个热门的方法，拉丁超立方抽样是基于空间填充技术的，它满足投影特性，也就是在设计变量空间内的样本点在每一维上的投影都是均匀分布的，也就是在每一维上的投影都满足每个子区
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2023-10-15 23:32:10
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由于普通的拉丁超立方采样，样本点序列是一个随机的排列，就会出现如下分布状况，虽然采样点满足了空间投影均匀的特性，但它的空间填充效果并不好。 根据参考文献的那篇论文提出的最大最小方法优化普通拉丁超立方采样。论文中阐述了最大最小的方法是，对于每一个样本点，它与之前几个样本点的距离最小值为该样本点的特征距离，而优化的目的是为了使这个特征距离最大，让样本点之间更加离散充满整个空间而不是聚集在一起
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2023-10-05 19:50:32
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均匀拉丁超立方是一种用于实验设计的数学方法，特别是在处理多维参数时提供了一种有效的采样方式。下面，我将详细记录解决“均匀拉丁超立方”的过程，通过多个方面的组织，确保每个部分都有相应的图表和代码示例，以便更好地理解和应用。
### 备份策略
在处理均匀拉丁超立方的过程中，我设计了一套备份策略，以确保实验的过程中可以随时恢复数据。这里我使用了甘特图来展示任务的时间安排，同时定义了定期备份的周期计划
Description超立方体是立方体在高维空间内的拓展（其在 2 维情况下退化为正方形，1维情况下退化成线段）。在理论计算机科学领域里，超立方体往往可以和 2 进制编码联系到一起。对理论计算机科学颇有研究的 Will 自然也会对超立方体有着自己的思考。 上图就是在 0～4 维空间内超立方体所对应的图形。显然我们可以把超立方体的每个顶点看成一个点，每一条棱看成一条边，这样就会得到一个无向
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2024-09-30 13:01:58
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# 使用Python实现拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling）
拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling，LHS）是一种统计方法，用于从多维分布中高效地获取样本。相较于传统的随机采样，LHS可以确保每个维度的样本在其范围内均匀分布。本文将指导你如何使用Python实现LHS，包括必要的步骤、所需的代码、以及过程中的关键概念。
## 整体流程
# Python 拉丁超立方实现指南
拉丁超立方 (Latin Hypercube Sampling, LHS) 是一种统计方法，广泛应用于不确定性分析和模型验证。本文将指导你如何使用 Python 实现拉丁超立方采样。我们将详细解析实现的每一个步骤，并提供相关代码示例。整个过程可分为五个主要步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备必要的
【采样算法】拉丁超立方采样简介过程一维拉丁超立方采样多维拉丁超立方采样python编程结论参考 简介LHS（Latin Hypercube Sampling）是一种分层采样方法，相较于蒙特卡洛采样，减少了迭代次数。其背后的概念并不复杂，即采用均匀采样的方法对变量进行采样，然后将这些变量的随机组合集用于目标函数的一次计算。先分区再在每个分区内均匀采样可以使采集的样本均匀分布在整个待抽样区域。过程一
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2023-10-07 21:55:01
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超立方体或将构成纳米计算机一种被称为超立方体(hypercubes)的多维结构，或许将成为未来纳米计算机的基本结构。用如此微小零件制作的机器，将由量子特性来主宰，而不再是由我们日常所熟知的力。美国奥克拉荷马大学的萨缪尔·李和劳埃德·霍克解释说，按照摩尔定律，微电子器件正持续变得更小、更快。集成电路和晶体管已达到纳米尺度，不过它们仍基于宏观尺度的物理特性运行着。真正的纳米电子学不只是缩小了的微电子学
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2024-07-01 21:17:04
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# Python 拉丁超立方采样
## 引言
在许多科学和工程领域中，研究人员常常需要从多维空间中有效地生成样本。拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling，简称LHS）是一种重要的统计技术，它通过将变量的取值范围划分成若干部分，从而确保每一部分都有代表性的样本。这种方法尤其在不确定性分析和复杂模拟中广泛应用。本文将介绍如何使用Python进行拉丁超立方采样，并附上代码示
原创
2024-10-06 04:01:22
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文章目录一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法（1）LHS方法初始化种群（2）收敛因子的改进（3）非线性惯性权重（4）改进的鲸鱼优化算法流程二、仿真实验测试与分析三、参考文献 一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法为提高WOA算法的寻优性能，对WOA算法的三个方面进行改进，首先利用拉丁超立方体抽样方法初始化种群，增强WOA算法的种群多样性；再将非线性收敛因子取代基
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2023-11-30 21:06:55
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文章目录一、理论基础1、正余弦优化算法(SCA)2、基于动态分级策略的改进正余弦算法(DCA)2.1 拉丁超立方种群初始化策略2.2 动态分级策略2.2.1 破坏扰动算子2.2.2 精英引导方式2.3 全局搜索策略2.4 DSCA的基本流程二、数值仿真分析三、参考文献 一、理论基础1、正余弦优化算法(SCA)请参考这里。2、基于动态分级策略的改进正余弦算法(DCA)2.1 拉丁超立方种群初始化策
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2023-11-12 22:57:51
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