% test one image clear clc str1=input('please enter the testing number: '); %str1='0'; str1=int2str(str1); %整数转换为字符串 %ceshituname=imread('0-9.bmp'); str2=input('please enter the testing picture: '); %ceshituname=imread('0-9.bmp'); str2=int2str(str2); %整数转换为字符串 ceshituname=imread(strcat(str1,'-',str2,'.bmp'));%从图形文件读取图像 ceshitu2bw=im2bw(ceshituname);%基于阈值的图像转换为二值化图像 ceshituvector=getfeature(ceshitu2bw); wkj=load('wkj2(2).dat'); wji=load('wji2(2).dat'); netj=wji*ceshituvector; %netj is 14*1 yj=f(netj); %yj is 14*1 netk=wkj*yj; %netk is 10*1 z=f(netk) %z is 1*10 ceshituvector ceshitu=find(z==max(z));%查找非0元素 ceshitu=int2str(ceshitu); if ceshitu=='10' ceshitu='0'; end if ceshitu==str1 figure(1); imshow(ceshituname); ceshitunamestr=strcat(ceshitu,'.jpg'); figure(2); imshow(ceshitunamestr); end

时间: 2024-01-21 14:02:50 浏览: 113
("售票情况:已售出" + QString::number(m_ticketCount) + "张,售出总额" + QString::number(m_salesCount) + "元。"); } //购买按钮点击事件 void Cinema::OnBuyButtonClicked() { 这段代码是一个手写数字识别的测试代码,它可以对单个数字图像进行识别。具体解释如下: - `str1=input('please enter the testing number: ');`:从控制台输入测试数字,该数字 //弹出座位选择对话框 //这里只是模拟了一下 int index = qrand()用于确定读取图像的文件名。 - `str1=int2str(str1);`:将输入的数字转换 % m_seatInfo.size(); if (m_seatInfo[index].isSold) { QMessageBox::information(this, "提示", "为字符串。 - `str2=input('please enter the testing picture: ');`:从控制台输入测试图像的编号,该座位已售出,请选择其他座位。"); return; } m_seatInfo[index].isSold = true; 该编号用于确定读取的图像文件名。 - `str2=int2str(str2);`:将输入的图 float price = 50; if (m_seatInfo[index].row == 1 || m_seatInfo[index].row == 2像编号转换为字符串。 - `ceshituname=imread(strcat(str1,'-',str2,'.bmp'));`:) { price = 100; } m_ticketCount++; m_salesCount += price; UpdateSeatUI(); 通过字符串拼接的方式,读取测试图像文件。 - `ceshitu2bw=im2bw(ceshituname UpdateSalesUI(); } ``` 这段代码实现了一个使用Qt实现的电影院管理系统的界面,包);`:将彩色图像转换为二值图像。 - `ceshituvector=getfeature(ceshitu2bw括加载电影信息、座位信息、更新座位图UI、更新售票信息UI等功能。当用户点击购买);`:调用`getfeature`函数,将二值图像转换为特征向量。 - `wkj=按钮时,会弹出座位选择对话框,选择座位后会更新座位图UI和售票信息UI。
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代码解释:format long; close all; clear ; clc tic global B0 bh B1 B2 M N pd=8; %问题维度(决策变量的数量) N=100; % 群 (鲸鱼) 规模 readfile HPpos=chushihua; tmax=300; % 最大迭代次数 (tmax) Wzj=fdifference(HPpos); Convergence_curve = zeros(1,tmax); B = 0.1; for t=1:tmax for i=1:size(HPpos,1)%对每一个个体地多维度进行循环运算 % 更新位置和记忆 % j1=(HPpos(i,:)>=B1);j2=(HPpos(i,:)<=B2); % if (j1+j2)==16 % HPpos(i,:)=HPpos(i,:); %%%%有问题,原算法改正&改进算法映射规则 % else % %HPpos(i,:)=B0+bh.(ones(1,8)(-1)+rand(1,8)2);%产生范围内的随机数更新鲸鱼位置 % HPpos(i,:)=rand(1,8).(B2-B1)+B1; % end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); end [~,indx] = min(HPposFitness); Target = HPpos(indx,:); % Target HPO TargetScore =HPposFitness(indx); % Convergence_curve(1)=TargetScore; % Convergence_curve(1)=TargetScore; %nfe = zeros(1,MaxIt); %end % for t=2:tmax c = 1 - t((0.98)/tmax); % Update C Parameter kbest=round(Nc); % Update kbest一种递减机制 % for i = 1:N r1=rand(1,pd)<c; r2=rand; r3=rand(1,pd); idx=(r1==0); z=r2.idx+r3.~idx; % r11=rand(1,dim)<c; % r22=rand; % r33=rand(1,dim); % idx=(r11==0); % z2=r22.idx+r33.~idx; if rand<B xi=mean(HPpos); dist = pdist2(xi,HPpos);%欧几里得距离 [~,idxsortdist]=sort(dist); SI=HPpos(idxsortdist(kbest),:);%距离位置平均值最大的搜索代理被视为猎物 HPpos(i,:) =HPpos(i,:)+0.5((2*(c)z.SI-HPpos(i,:))+(2(1-c)z.xi-HPpos(i,:))); else for j=1:pd rr=-1+2z(j); HPpos(i,j)= 2z(j)cos(2pirr)(Target(j)-HPpos(i,j))+Target(j); end end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); % % Update Target if HPposFitness(i)<TargetScore Target = HPpos(i,:); TargetScore = HPposFitness(i); end Convergence_curve(t)=TargetScore; disp(['Iteration: ',num2str(t),' Best Fitness = ',num2str(TargetScore)]); end

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(101:120,:)'; additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');显示additional_test_data = input(101:120,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。

clear; clc; close all; a = importdata('GaCo05_02.txt'); size(a); time = a(:,1); b1 = a(:,2); b2 = a(:,3); b3 = a(:,4); b4 = a(:,7); b5 = a(:,8); b6 = a(:,9); c = b1 + b2 + b3; d = b4 + b5 + b6; for i = 1:1:length(c) if c(i) >= 40 HT(i) = 1; else HT(i) = 0; end if d(i) >= 40 BT(i) = 1; else BT(i) = 0; end gait(i) = HT(i) + 2*BT(i) + 1; end gaitT = gait'; input = [c(1:end,1) d(1:end,1)]; Train_num = 2500; train_data = [c(1:Train_num,1) d(1:Train_num,1)]; train_data = zscore(train_data); train_label = gaitT(1:Train_num,1);%%%正态分布归一化 test_num = 10000; test_data = [c(Train_num+1:test_num,1) d(Train_num+1:test_num,1)]; test_data = zscore(test_data);%%%正态分布归一化 test_label = gaitT(Train_num+1:test_num,1); input_train = train_data; output_train = train_label; input_test = test_data; output_test = test_label; % size(input_train) %% 900 x 9 % size(output_train) %% 900 x 1 % size(input_test) %% 300 x 9 % size(output_test) %% 300 x 1 input_train = input_train'; input_test = input_test'; %归一化 [inputn_train,inputps]=mapminmax(input_train); [inputn_test,inputtestps]=mapminmax('apply',input_test,inputps); num_iters = 40; params.max_depth = 2; params.eta = 0.1; max_sort = 4; %类别数 model1 = xgboost_train(inputn_train', output_train, params, num_iters); % 仿真测试 best_pre = xgboost_test(inputn_test', model1, max_sort); rightratio = sum((best_pre == output_test)) / length(output_test); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% confMat = confusionmat(output_test,best_pre); %output_test是真实值标签 figure; set(gcf,'unit','centimeters','position',[5 2 13 9]) zjyanseplotConfMat(confMat.'); xlabel('Predicted label') ylabel('Real label') title(['Xgboost分类准确率:',num2str(rightratio*100),'%'],'fontsize',12,'fontname','TimesNewRoman'); hold off %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% figure plot(1:length(output_test),output_test,'b') hold on plot(1:length(best_pre),best_pre,'g') legend('标记类型','识别类型') title({'Xgboost的预测效果',['测试集正确率 = ',num2str(rightratio*100),' %']}) xlabel('预测样本编号') ylabel('分类结果') set(gca,'fontsize',12) axis([0 800 1 4.2])注释

下面这个代码报错了,应该怎么改: %%Matlab Genetic Algorithm for Sin Prediction clear; clc; %population size Npop=50; %create the population Pop=rand(Npop,1)*2*pi; %define fitness fit=@(x) sin(x); %fitness score score=fit(Pop); %maximum number of generations maxgen=100; %weights w=0.7; %probability p_crossover=0.9; p_mutation=0.2; %loop for number of generations for gen=1:maxgen %ranking %rank the population in descending order [~,rank]=sort(score); %rank the population in ascending order rank=flipud(rank); %normalised rank NormalisedRank=rank/sum(rank); %selection %cumulative sum of the normalised rank cumulativeSum=cumsum(NormalisedRank); %randomly select the two parents %from the populations based on their %normalised rank randnum=rand; parent1=find(cumulativeSum>randnum,1); randnum=rand; parent2=find(cumulativeSum>randnum,1); %crossover %randomly select the crossover point pc=randi([1 Npop-1]); %create the offsprings offspring1=[Pop(parent1,1:pc) Pop(parent2,pc+1:end)]; offspring2=[Pop(parent2,1:pc) Pop(parent1,pc+1:end)]; %perform crossover with a probability if(rand<p_crossover) Pop=[Pop; offspring1; offspring2]; end %mutation %randomly select the point of mutation pm=randi([1 Npop]); %mutate the value under the chosen point Pop(pm)=rand*2*pi; %perform mutation with a probability if (rand<p_mutation) Pop(pm)=rand*2*pi; end %evaluate new population score=fit(Pop); %elitism %sort the population in ascending order %of their fitness score [score,rank]=sort(score); elite=Pop(rank(1),:); Pop(rank(Npop),:)=elite; %replace old population Pop=Pop(1:Npop,:); end %print the best solution disp('Best Solution: '); disp(elite);

解释下段代码%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 读取数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 划分训练集和测试集% P_train = res(1: 270, 1: 12)'; T_train = res(1: 270, 13)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(271: end, 1: 12)'; T_test = res(271: end, 13)'; N = size(P_test, 2); f_ = size(P_train, 1); % 特征维度 num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数(Excel最后一列放类别) %% 数据转置 % P_train = P_train'; P_test = P_test'; % T_train = T_train'; T_test = T_test'; %% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input ); t_train = T_train; t_test = T_test ; %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 参数初始化 pop=5; %种群数量 Max_iter=20; % 设定最大迭代次数 dim = 2;% 维度为2,即优化两个超参数 lb = [1,1];%下边界 ub = [10,f_];%上边界 fobj = @(x) fun(x, p_train, t_train); [Best_score,Best_pos,curve]=WOA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); %开始优化 %% 提取最优参数 n_trees = round(Best_pos(1)); n_layer = round(Best_pos(2)); %% 创建模型 model = classRF_train(p_train, t_train, n_trees, n_layer); importance = model.importance; % 特征的重要性 %% 仿真测试 [T_sim1, Vote1] = classRF_predict(p_train, model); [T_sim2, Vote2] = classRF_predict(p_test , model); %% 性能评价 error1 = sum((T_sim1' == T_train)) / M * 100 ; error2 = sum((T_sim2' == T_test)) / N * 100 ;

clc; clear all; [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg;*.tif;*.png;*gif','all imagine files';'*.*','all files'},'select your photo'); path=[pathname,filename]; image=imread(path); % axes(handles.photo); imshow(image);%显示图片 %image processing I=rgb2gray(image); I=rangefilt(I);%滤波 background = imopen(I,strel('disk',11));%使用形态学开来估计背景 I2 = I-background;%从原始图像中减去背景图像 I3 = imadjust(I2);%增强对比度 bw = imbinarize(I3);%阈 值图像 bw = bwareaopen(bw,160);%降噪150,160 bw=edge(bw,'canny'); %边缘检测 %bw=1-bw; % axes(handles.a1); imshow(bw); %se=strel('disk',13);%15 se=strel('square',15);%15 bw1=imclose(bw,se);%闭 bw2=imdilate(bw1,se);%膨胀 bw2=imerode(bw2,se);%腐蚀 bw3=imfill(bw2,'holes'); % axes(handles.a2); imshow(bw3); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %circle detection rmin = 20; rmax = 2500; radiusRange=[rmin rmax]; [center, rad] = imfindcircles(bw3,radiusRange,'EdgeThreshold',0.13);%检测灵敏度(边缘渐变阈值)0.3 display(center); display(rad); % axes(handles.a3); imshow(bw3); viscircles(center, rad,'Color','b'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %initialize the number of coins one=0; half=0; little=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %coin recognition [m,n]=size(rad); num=m; i=1; j=num; min=rad(i); max=rad(j); while i<=j if rad(i)<rad(j) if rad(i)<min min=rad(i); else if rad(j)<max max=rad(j); end end else if rad(j)<min min=rad(j); else if rad(i)<max max=rad(i); end end end i=i+1; j=j-1; end sum=0; for i=1:num sum=rad(i)+sum; end % ave=(sum-(min+max))/(num-2); ave = sum/num; for i=1:num if 0.6<(rad(i)/ave)&&(rad(i)/ave)<1.5 if rad(i)>ave one=one+1; else if 0.93<(rad(i)/ave) && rad(i)<=ave half=half+1; else little = little+1; end end end end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %display results sum=half*0.5+one+little*0.1; one half little sum这段代码什么意思

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