1 % sobol 参数敏感性分析
4 % wiki： https://en.wikipedia.org/wiki/Variance-based_sensitivity_analysis
5 %运行环境 matlab2016b
6 %作者 blzhu@buaa.edu.cn 2020年6月7日
7 %% 初始化
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电磁环境测试系统性能主要体现在接收灵敏度方面，即对微弱信号的接收能力。接收机噪声系数和灵敏度是衡量接收机对微弱信号接收能力的两个重要参数，并且可相互转换。
接收机灵敏度是接收机在指定带宽下监测弱信号的能力，以μV或dBμV为单位；而噪声系数是指接收机（或频谱仪）内部产生的附加噪声折合到输入端与输入本身的理论热噪声之比，属无量纲参数，一般以d
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2024-02-10 06:44:46
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全局敏感性分析；次梯度；敏感性分析总结
目标函数最优值与向量\(b\)的关系在这一部分，我们分析目标函数最优值与向量\(b\)的关系。首先，令\[P(b)=\{x\mid Ax=b,\,x\geq 0\}
\]为一个可行的集合。令\[S=\{b\mid P(b)是非空的\}.
\]并且观测\[S=\{Ax\mid x\geq 0\},
\]注意，\(S\
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2024-06-29 22:41:47
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1.问题：通过道路通行能力的影响因素，分析道路最大通行能力对各个参数的灵敏度分析2.道路通行能力模型（包括汽车刹车距离模型）N=1000./(c1+c2.*v+d0./v) 当v=根号下d0/c2时N取最大值3.参数：c1：人的反应时间（驾驶员影响因素）c2：制动系数（车辆与道路影响因素）d0：车辆安全距离与车长的和（由车辆安全问题产生的限制条
机器学习分类模型灵敏度分析是评估模型对输入变化的反应能力的重要手段。本文将深入探讨如何进行敏感性分析，通过环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和进阶指南等步骤，提供详细的解决方案。
### 环境配置
首先，需要配置一个适合进行机器学习分类模型敏感性分析的环境。下图展示了环境配置的流程。
```mermaid
flowchart TD
A[环境准备] --> B[安装Pyt
接收灵敏度是指无线设备正常工作所需的天线口最小信号接收功率。系统间的干扰会导致无线设备灵敏度的下降，影响信号的正常接收，因此通常以无线设备灵敏度准则作为被干扰系统的保护准则。无线传输的接收灵敏度类似于人类的听力，在日常环境下，听力越好的人捕捉声音的能力越敏捷。同理，无线设备接收灵敏度越高可捕获弱信号的能力越强，若接收的信号能量小于它的接收灵敏度时，无线设备将不会接收到任何数据。影响因素带宽范围内的
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2023-11-07 12:34:10
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目标规划的灵敏度分析。 1、灵敏度分析的步骤 在目标规划建模时，目标优先级和权系数的确定往往带有一定的主观性，因此对它们的灵敏度分析是目标规划灵敏度分析的主要内容。 在分析目标规划的灵敏度时，可以类比线性规划的灵敏度分析，将分析步骤分为三步： &nbs
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2024-08-13 16:53:29
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首先要了解线性规划表达式的最简单的一种——矩阵表达式：记住其中A,b,c的位置以及含义。A是技术系数，b是资源约束，c是价值系数一般的solve只会出slack or surplus ,随便给一个线性规划如下：max=2*x1+x2; 5*x2<=15; 6*x1+2*x2<=24; x1+x2<=5; slack or surplus表示在最优解为（3.5，1.5）的情况下三种
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2024-02-29 22:34:04
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机器学习算法灵敏度测试的目的在于评估模型对输入变化的反应能力，这对于确保模型在实际应用中的稳定性及可靠性至关重要。随着机器学习应用的广泛性，灵敏度测试成为了质量保证的重要组成部分。本文将详细探讨机器学习算法灵敏度测试的相关技术和实施过程，包括技术原理、架构解析、源码分析及实际应用场景等方面。
```mermaid
timeline
title 机器学习算法灵敏度测试的演变
201
本篇博客讲解了如何使用lingo的灵敏度分析和其他参数的作用。一个是松弛变量和影子价格，可以察看Slack or Surplus和Dual Price，松弛变量的值告诉我们其对应的约束是不是紧约束，影子价格能够帮助我们做决策，如是否购买原材料等。另一个则是灵敏度分析，告诉我们在其他参数不变的情况下，某个约束右端项或者目标函数的函数系数在什么范围内变化不会导致最优
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2023-11-01 20:58:43
177阅读
# Java灵敏度分析入门指南
## 引言
灵敏度分析是评估模型输入变化对输出结果影响的一种重要方法。在Java中进行灵敏度分析可以帮助开发者理解模型的稳定性以及输入参数对结果的影响。本文将详细介绍如何用Java进行灵敏度分析，包括整个流程、所需代码及其解释，并通过关系图帮助你更好地理解该过程。
## 总体流程
灵敏度分析的基本流程大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 任务
# Python灵敏度分析入门指南
灵敏度分析是一种用于评估模型对输入变更的响应程度的技术。在实际应用中，我们经常需要检查某个变量的变化如何影响模型输出。本文将通过简单的流程来指导你如何在Python中实现灵敏度分析。
## 流程概览
以下是进行灵敏度分析的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------
在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这个预测的三类问题的混淆矩阵如下表所示：利用混淆矩阵可以充分理解分类
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2024-08-21 09:43:14
417阅读
# 灵敏度分析 in Python 的详细指南
## 概述
灵敏度分析是用于评估模型输入的变化对输出结果影响的技术。它可以帮助我们了解模型的敏感度和重要性，以便在决策时进行更好的分析。本文将带领你一步步实现灵敏度分析，并在每一步提供所需的代码和解释。
## 流程概述
下面的表格显示了灵敏度分析的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 05:23:53
262阅读
一、HTML标签权重分值排列 内部链接文字：10分 标题title：10分域名：7分 H1，H2字号标题：5分 每段首句：5分 路径或文件名：4分 相似度（关键词堆积）：4分 每句开头：1.5分 加粗或斜体：1分 文本用法（内容）：1分 title属性：1分 （注意不是<title>， 是title属性， 比如a href=… title=”） alt标记：0.5分 Meta描述（De
目录PEST++系列文章一、PEST++简介二、参数优化2.1 准备文件2.1.1 实测值文件2.1.2 参数及参数组文件2.1.3 模板文件2.1.4 命令行文件2.2 编写时间序列控制文件[7]2.2.1 设置关键词和日期格式2.2.2 读取模拟值及实测值2.2.3 内插模拟值2.2.4 写入输出文件2.2.5 写入PEST++控制文件和模型指令文件2.3 自动率定参考文献 PEST++系列
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2024-01-01 17:02:29
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True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity） ：&nb
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2024-06-07 21:03:57
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上一期，我们为大家介绍了对偶单纯形法，那么它可以应用于哪些问题的分析呢？本期，小编将带大家学习灵敏度分析，需要同时用到单纯形法和对偶单纯形法哦。1、灵敏度分析灵敏度分析，是指当线性规划问题中的参数发生变化后，引起最优解如何改变的分析。（1）基本思路灵敏度分析是从已得到的最优解出发，通过对变化的数据进行分析，将个别参数的变化直接在计算得到最优解的最终单纯形表上反映出来（即把发生变化的个别系数，经过一
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2023-11-28 12:32:45
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文章目录1、查看lingo版本信息，以防在解决大规模优化问题时受限2、利用全局求解器尽可能大的逼近全局解（提高精确度）3、编程过程中验证编写的模型与预期是否一致（减少编写错误）4、快速查找结果中的非零变量5、解决大规模优化问题要学会中断程序的执行（牺牲精度，节省时间）6、灵敏度分析 lingo软件在解决数学优化问题上有着独特的优势，但其本身属于建模型语言，和c、python等语言在编程方面有着较大
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2024-04-19 05:27:22
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介绍建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。你构建一个模型，从指标中获得反馈，进行改进，直到达到理想的精度为止。评估指标解释了模型的性能。评估指标的一个重要方面是它们区分模型结果的能力。我见过很多分析师和数据科学家不费心检查他们的模型的鲁棒性。一旦他们完成了模型的构建，他们就会匆忙地将其应用到不可见的数据上。这是一种错误的方法。你的动机不是简单地建立一个预测模型。
