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RSS订阅原创 毕业设计-基于朴素贝叶斯算法的RC框架结构震后损伤评估研究-模型预测及改进篇（完结！）
下面提供模型整体代码，特征数据集暂不开源，大家只需要学习思路，去运用分析到自己的数据集上即可。函数生成分类报告，详细展示了每个类别在精确率、召回率和F1值等指标上的表现，为深入分析模型在不同类别上的性能提供了依据。最后，通过计算并绘制混淆矩阵，以热力图的形式直观呈现了模型预测结果与真实标签之间的对应关系，有助于进一步发现模型在分类过程中容易混淆的类别，从而为后续模型优化和改进指明方向。函数计算模型的准确率，结果显示模型准确率为[具体准确率数值保留两位小数] ，清晰地反映了模型预测的整体正确性。
2025-04-25 10:34:37
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原创 毕业设计-基于朴素贝叶斯算法的RC框架结构震后损伤评估研究-数据集的提取以及定损篇
我们有一套详细的定损等级划分标准，根据最大加速度（Max. Acceleration）、最大漂移（Max_Drift）、加速度谱强度（ASI, Acceleration Spectrum Intensity）和速度谱强度（VSI, Velocity Spectrum Intensity）这几个关键指标来划分。
2025-04-24 16:17:59
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原创 毕业设计-基于朴素贝叶斯算法的RC框架结构震后损伤评估研究-Acc及Drift自动化求取篇
定义 OpenSees 可执行文件的路径# 定义 Tcl 脚本文件的路径# 读取Excel表格数据，假设Excel文件名为 data.xlsx，时间步长在 'time_step' 列，总分析步长在 'total_steps' 列这里首先导入了pandas和subprocess库，然后分别定义了 OpenSees 可执行文件路径、主 Tcl 脚本路径，并读取了 Excel 数据。print(f"第。
2025-04-22 20:28:39
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原创 毕业设计-基于朴素贝叶斯算法的RC框架结构震后损伤评估研究-数据清洗篇
此处提供一个自己编写的数据清洗函数，因为我的五个地震波excel表格每个表格数据中目标数据行数不一致，故本人并没有进行函数循环，若你的表格文件具有一致性，则完全可以采用循环函数，这样可以节省大量时间。可以看出这里我提取的两个数据第一行是脏数据，所以我这里需要进行一下数据清洗，把第一行去掉，如果你没有这样的脏数据，下一步就不需要做。这里需要根据自己的数据集，确定所需数据，然后进行清洗，筛选出自己训练所需代码。根据我画的图可以看到我需要的是地震波运行总步长和地震波时间步长的数据。
2025-04-22 19:45:13
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原创 Datawhale 夏令营笔记
为期两周的夏令营即将结束，在这个夏令营期间收获良多，最后一个直播视频讲的是paddle得套件上分攻略，因为个人并不熟悉paddle框架 故没有详细学习最后得baseline我依旧用的是CNN得baseline 在偶然的调参过程中将基于0.74214得准确率提升了一丢丢，顾把我的参数贡献出来：训练轮数改为6 预测轮数为10 第一次训练出来的模型 分数为0.74359 第二次则降了下来，可能是概率问题，通过这次夏令营 不仅认识了许多志同道合的朋友，最实质的提升则是对于conda环境的安装以及了解，并且参与了比赛
2023-07-28 21:27:10
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空空如也
空空如也
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