20、Sed与AWK:文本处理的强大工具

Sed与AWK:文本处理的强大工具

1. Sed实用示例

1.1 生成基因树视图

可以使用Sed命令将基因列表文件(GeneList.txt)的内容重新格式化为树状输出,这样便于数据的读取。以下是具体的命令:

$ sed -n ’s/ˆ\([A-z]..*\)/|--- \1/p
s/ˆ
\([A-Z]..*\)/|
|--- \1/p
s/ˆ
[A-Za-z]..*(\(....\))/|
|
|--- \1/p
’ GeneList.txt

执行上述命令后,输出结果如下:

|--- Energy metabolism
|   |--- Glycolysis
|   |   |--- gap1
|--- Photosynthesis and respiration
|   |--- CO2 fixation
|   |   |--- rbcL
|   |   |--- rbcS
|   |--- Photosystem I
|   |   |--- psaD
|   |   |--- psaK
|   |   |--- psaE
|   |--- Soluble electron carriers
|   |   |--- petE
|   |   |--- isiB
|   |   |--- petJ
|   |   |--- petF

这个Sed脚本的特殊之处在于第三行,使用了反向引用(back reference)来提取括号内的内容,即基因名称。同时,脚本使用了 -n 选项

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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