17、类引导邻域嵌入方法(CGNE)的深入解析

类引导邻域嵌入方法(CGNE)的深入解析

在数据处理和分析领域,如何有效地将高维数据映射到低维空间,同时保留数据的结构和类别信息,一直是一个重要的研究方向。类引导邻域嵌入方法(CGNE)在这方面展现出了独特的优势,下面将对其进行详细介绍。

1. ClassNeRV方法特点

ClassNeRV是一种具有监督性质的邻域嵌入方法。与其他方法相比,它在高尺度κ下的性能表现有所不同。在类纯度方面,ClassNeRV的映射比无监督方法能带来更高的纯度,但低于大多数其他有监督方法。

  • 最大监督情况 :最大监督的ClassNeRV专注于类的凝聚和区分,避免不相关类的重叠和分裂。它倾向于提供一个类清晰分离的映射,但会忽略一些类间关系,对数据结构的保留有轻微影响,不过这种影响远低于其他有监督方法。
  • 中等监督情况 :中等监督的ClassNeRV在各项指标上通常介于NeRV和最大监督的ClassNeRV之间,且大多更接近指标值较高的方法。因此,在尝试同时保留类和结构时,中等监督的ClassNeRV可能是一个不错的折衷方案。
2. Isolet 5数据集案例研究

Isolet 5数据集具有其独特性,由于不同字母(即类)之间的口语相似性较难直观判断,所以该数据集通过纯度矩阵来表征。纯度矩阵的每个元素 (i, j) 表示类 i 的点的κ邻域中类 j 的点的平均比例(κ = 32),它能反映数据空间中类之间的接口或重叠情况。

  • ClassNeRV映射结果 :使用最大监督的Cl
标题中的“测量接地系统的土壤电阻率:用于测量土壤电阻率的 Simulink 模型-matlab开发”指的是一个利用Simulink工具在MATLAB环境中开发的模型,该模型专门用于计算接地系统中土壤的电阻率。这个模型考虑了土壤型和天气条件对电阻率的影响,从而提供更精确的测量结果。 在实际的电气工程中,土壤电阻率是评估接地系统性能的关键参数之一。它影响电流在土壤中流动的难易程度,进而影响接地电阻,关系到电力系统、通信设备以及建筑物的雷电防护等安全问题。通过测量土壤电阻率,工程师可以预测接地系统的性能,并据此设计出安全有效的接地系统。 Simulink是MATLAB的一个扩展,它是一个图形化的仿真工具,主要用于系统建模和仿真。在这个特定的Simulink模型中,用户可以根据实际情况选择不同的土壤型,如砂土、粘土、石质土壤等,每种土壤的导电特性不同,因此其电阻率也会有所不同。此外,模型还考虑了天气条件,比如阳光状态,因为湿度和温度的变化会显著影响土壤的导电性。用户可以选择不同的天气条件,使得模型能更真实地反映出实际环境下的土壤电阻率。 在MATLAB中开发这样的模型,有以下几个关键步骤: 1. **定义模型结构**:构建Simulink图,包括输入(土壤型和天气条件)、处理模块(计算电阻率的算法)和输出(电阻率值)。 2. **建立土壤电阻率计算公式**:根据土壤型和天气条件,应用相应的物理模型,如Fourier定律或Gallagher公式,来计算电阻率。 3. **接口设计**:创建用户友好的界面,使用户能够方便地选择土壤型和天气条件。 4. **模型验证与测试**:用已知的土壤电阻率数据进行校准和验证,确保模型的准确性和可靠性。 5. **仿真与分析**:运行模型并分析结果,根据需要调整参数或改进模型。 在压缩包“Soil_Resistivity.zip”中,可能包含了以下文件: - **Simulink模型文件**:可能是扩展名为`.mdl`的文件,其中包含了上述的模型结构和算法实现。 - **数据文件**:可能包含土壤型和对应电阻率的数据,用于模型的输入。 - **帮助文档**:解释如何使用模型的指南或者理论背景的介绍。 - **MATLAB脚本**:可能用于辅助模型的初始化、数据读取或结果后处理的MATLAB代码。 使用这个模型,工程师和研究人员无需复杂的现场测量,就能预估土壤电阻率,从而优化接地系统的设计,提高电气设施的安全性。同时,该模型也为教育和研究提供了便利,使得学生和学者可以在实验室环境下模拟实际环境,深入理解土壤电阻率与接地系统性能之间的关系。
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