49、ModuRes库:递归域方程求解与高阶逻辑模型构建

ModuRes库:递归域方程求解与高阶逻辑模型构建

在编程和逻辑推理领域,递归域方程的求解以及高阶逻辑模型的构建是非常重要的问题。本文将介绍ModuRes库在这两方面的应用,包括如何获取递归域方程的解,以及如何利用该库构建高阶逻辑模型。

递归域方程的解

ModuRes库允许用户通过提供合适的双函子来获取递归域方程在COFEs范畴中的解。以下是具体的介绍:
- 解决方案接口

Module Type SolutionType(InputF : SimplInput).
  Import InputF.
  Axiom TInf : COFE.
  Axiom Fold : ▷(F TInf TInf) →ne TInf.
  Axiom Unfold : TInf →ne ▷(F TInf TInf).
  Axiom FU_id : Fold ◦ Unfold == id TInf.
  Axiom UF_id : Unfold ◦ Fold == id (▷(F TInf TInf)).
  ...
End SolutionType.

该接口提供了一个名为TInf的COFE,它是递归域方程的解。同时,还提供了两个对偶函数Fold和Unfold,用于在TInf和定义递归域方程的输入函子F之间进行转换。
- Fold和Unfold函数
- Unfold函数 :将TInf类型的对象转换为(F TInf TInf)类型,但会使用“later”运算

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数,主要用于时间序列数据的优化子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值