8、使用 Sparkle 证明惰性函数式程序的属性

使用 Sparkle 证明惰性函数式程序的属性

1. 证明简单属性

在这个部分,我们将使用 Sparkle 来证明一个关于 Clean 标准环境中 map 函数行为的简单属性。

1.1 定义 map 属性

以下是定义 map 属性的具体步骤:
1. 全新打开 Sparkle,然后加载标准环境(快捷键:Ctrl - E)。
2. 创建一个名为 map section 的新部分。
3. 在 map section 里,创建一个名为 map property 的新定理,表达式为: ∀f∀xs∀ys.map f (xs ++ ys) = map f xs ++ map f ys
4. 打开与创建的定理对应的证明窗口(快捷键:Ctrl - P)。

1.2 证明方法

构建证明是一个重复选择策略并将其应用于当前目标的过程。Sparkle 提供了 39 种策略,这些策略在附录 A 中有简要描述。用户可以通过以下三种不同的方法来应用策略:
- 提示机制 :在证明过程中,打开策略建议窗口激活该机制。这个窗口会动态更新可以应用于当前目标的策略建议列表。Sparkle 会根据内置的启发式方法自动生成这些建议,每个建议会被分配一个 1 到 100 的分数,该分数表示该策略在证明中有用的可能性。根据分数,建议会进行排序。可以通过点击建议或使用其关联的热键(第一个提

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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