50、实验结果与分析

最新推荐文章于 2025-06-19 09:16:02 发布

ios99

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分类专栏： DEXA 2022：数据库与专家系统的前沿探索文章标签： GAT模型 BLOCK-OPTICS算法实验结果

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实验结果与分析

1. 实验设计回顾

在这一部分，我们将回顾实验的设计、使用的数据集、实验的目标等，以便更好地理解实验结果的背景。实验设计是确保结果可靠性和可重复性的关键步骤，因此，我们首先介绍了实验的基本框架。

1.1 实验环境与工具

为了确保实验的准确性，我们选择了多种工具和技术来支持实验的进行。以下是主要的实验环境和工具：

工具/平台	版本	描述
Python	3.8	编程语言
TensorFlow	2.4.0	深度学习框架
Scikit-learn	0.24.2	机器学习库
Pandas	1.2.4	数据处理库
Matplotlib	3.3.4	数据可视化库

1.2 数据集选择

实验中使用了多个数据集，每个数据集都有其独特的特点和应用场景。以下是

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yolov8实战第二天——yolov8训练过程、结果分析（保姆式解读）

qq_34717531的博客

12-15

6万+

以逻辑回归举例，逻辑回归的输出是一个 0 到 1 之间的概率数字，因此，如果我们想要根据这个概率判断用户好坏的话，我们就必须定义一个阈值。因此，对于阈值为 0.5 的情况下，我们可以得到相应的一对查准率和查全率。选取合适的阈值点要根据实际需求，比如我们想要高的查全率，那么我们就会牺牲一些查准率，在保证查全率最高的情况下，查准率也不那么低。因此，为了找到一个最合适的阈值满足我们的要求，我们就必须遍历 0 到 1 之间所有的阈值，而每个阈值下都对应着一对查准率和查全率，从而我们就得到了 PR 曲线。

大一c语言实验报告运行结果,大一c语言实验报告

weixin_42498987的博客

05-18

4947

篇一：大一上期C语言实验报告3 基本输入输出成都工业学院·计算机工程学院《程序设计基础》实验报告1. 实验目的(1) 熟练掌握scanf()/printf()库函数的调用格式，正确使用各种格式转换控制符，掌握各种类型数据的输入输出方式。(2) 掌握getchar()/putchar()库函数的调用格式，以及使用它们进行字符类型数据输入输出的方法。2. 实验内容(1)输入并运行下面程序。#incl...

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31、实验结果与分析

pandas7gardener的博客

06-19

本文详细回顾并分析了一项关于进化计算在艺术、音乐和视觉设计等领域的应用实验。文章从实验设计、数据收集与分析方法入手，探讨了不同进化算法的表现及其影响因素，并通过统计和可视化手段揭示了用户评价与客观指标之间的关系。此外，还讨论了实验结果的意义、潜在应用场景以及未来改进方向，为相关领域的研究和实践提供了重要参考。

实验结果分析

weixin_59727504的博客

06-27

2586

为了说明本文所提出基于深度学习的SIR模型方法的性能，我们比较了闭集合(Close-set Dataset)数据和开集合(Open-set Dataset)数据两种情景下的已确诊Covid19病例的数量的预测值。模型的闭集合数据内拟合是模型估计潜在参数的有效性的重要指标，而开集合数据预测结果则对于政策制定者来说具有重要参考价值。为了使模型具有可比性，我们应用了均方预测误差（MSFE）以及均值绝对百分比误差（MAPE）。均方预测误差（MSFE）以及均值绝对百分比误差（MAPE）的细节可参见4.2.4 模型评估

聚类分析实验

Desiy的博客

04-05

3210

前言：这是学校多元统计分析课程布置的实验（包括基于python的线性代数运算、线性回归分析实验、聚类分析、因子分析和主成分分析），这里分享出来，注解标注的比较全，供大家参考。 1、为比较10种红葡萄酒的质量，由5名品酒师对每种酒的颜色、香味、甜度、纯度和果味6项指标进行打分，最低分1分，最高分为10分，得到每种酒的每项指标的平均得分，数据见文件“test3-1.csv”。完成以下内容。 ① 使用SPSS软件对数据采用系统聚类法进行样本和变量聚类分析，系统聚类法实现最小距离、最大距离、重心距离、类平均距离.

c语言词法分析程序实验报告,实验一词法分析程序设计与实现

weixin_33443932的博客

05-17

3664

实验一词法分析程序设计与实现一、实验目的：加深对词法分析器的工作过程的理解；加强对词法分析方法的掌握；能够采用一种编程语言实现简单的词法分析程序；能够使用自己编写的分析程序对简单的程序段进行词法分析。二、实验内容：自定义一种程序设计语言，或者选择已有的一种高级语言(C语言)，编制它的词法分析程序。词法分析程序的实现可以采用任何一种编程工具。三、实验要求：1. 对单词的构词规则有明确的定义；2. ...

如何对聚类结果进行分析_层次聚类方法——试验结果与分析

weixin_39875192的博客

12-06

4779

层次聚类方法存在的不足在凝聚的层次聚类方法和分裂的层次聚类方法中，均需要用户指定所期望得到的聚类个数和阈值作为聚类过程的终止条件，但是对于复杂的数据来说这是很难事先判定的。层次聚类方法尽管简单，但经常会遇到合并或分裂点选择的困难。这样的决定是非常关键的，因为一旦一组对象被合并或者分裂，下一步的处理将在新生成簇的基础上进行。已做的处理不能被撤消，聚类之间也不能交换对象。如果在某一步没有很好地做出合并...

Hive数据分析实验报告

qq_45742603的博客

07-08

7303

用户行为日志user_log.csv，日志中的字段定义如下：（1）查看user_log表数据结构（2）查看user_log表简单数据结构（3）查看日志前10个交易日志的商品品牌（4）查询前20个交易日志中购买商品时的时间和商品的种类（5）用聚合函数count()计算出表内有多少条行数据（6）在函数内部加上distinct，查出user_id不重复的数据有多少条（7）排除顾客刷单（查询不重复的数据）（8）查询双11当天有多少人购买了商品（9）品牌2661，当天购买此品牌商品的数量（10）查询多少用户当天点击了

03 数字图像技术——频域滤波实验结果与分析——python

yuhaix的博客

12-15

3143

一、实验目的 1．了解图像变换的意义和手段； 2．熟悉傅里叶变换的基本性质； 3．熟练掌握FFT变换方法及应用； 4．通过实验了解二维频谱的分布特点； 5．通过本实验掌握利用python编程实现数字图像的傅里叶变换。二、实验内容 1. 实现数字图像的FFT变换。 2. 掌握图像FFT变换的性质。 3. 图像FFT变换的性质体现规律和特点分析。 4. 实现低通滤波器。

编译原理实验之词法分析

weixin_45797533的博客

05-24

4096

(1) 学会针对DFA转换图实现相应的高级语言源程序。(2) 深刻领会状态转换图的含义，逐步理解有限自动机。(3) 加深对词法分析原理的理解。(4) 理解词法分析和语法分析的接口方式。

shap分析mnist实验复现结果图片

12-09

综上所述，这些图片和实验结果提供了关于SHAP如何解释在MNIST数据集上运行的模型的视觉化展示，揭示了特征重要性以及特征如何协同作用来影响模型预测。这对于理解和改进模型，以及增强模型的可解释性具有重要意义。

页岩等温吸附实验及实验误差分析

07-19

结果表明:改进的容积法可以显著降低测量结果的不确定度,30℃时,其平均相对误差为9.42%,远小于传统"一注一吸"容积法的50.84%。通过影响不确定度的因素分析发现,压力不确定度对传统容积法的测量结果影响最大,其次是...

matlab基础实验的结果分析,Matlab软件使用入门实验报告.doc

weixin_39902608的博客

03-19

1267

南昌航空大学开放型实验报告南昌航空大学开放型实验报告课程名称：开放型实验实验名称： Matlab软件使用入门实验类型：验证性■ 综合性□ 设计性□实验室名称：数学实验室班级学号：学生姓名：任课教师(教师签名)：成绩：实验日期： 2013.10.20一、实验目的1．掌握用MATLAB软件函数极限的方法。2．理解函数极限的概念。3. 进一步理解...

【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）

11-26

【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化；阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。

基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）

11-26

基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实

无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）

最新发布

11-26

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。

图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）

11-26

【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考；阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP

【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践

11-26

内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能；阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。

commonapi-dbus-demo

11-26

commonapi-dbus-demo

实验结果与分析

05-29

以下是完整的实验结果分析模板，包含数据处理、可视化与统计解释： ```python # 实验分析全流程示例 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy....