此函数利用一个三维表格,包含不同方法的结果实例,并返回二维弗里德曼测试表。此外,您可以选择是否运行测试并比较结果。结果以三维矩阵形式呈现:(方法编号、实例编号、复制编号)。可选输入参数包括:display:布尔值,用于确定是否显示测试结果;isreplicate:将多次运行视为复制(1)或重复(2);名称:带有方法名称的单元格变量。输出为弗里德曼测试格式的二维表格(块,方法)。示例:%生成数据 for i=1:方法 for j=1:实例 for k=1:重复如果i==1 fos(i,j,k) =遗传算法(问题);否则如果i==2 fos(i,j,k) = local_search(problem); end end %比较方法并生成表格 Friedman_table = fos2friedman(fos);
简易弗里德曼测试比较算法或治疗的有用功能-MATLAB开发
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1. DistMtrx = calculateModelVar_MPH(实现,TI,金字塔)
此功能用于计算二维二进制情况下实现之间以及实现与训练图像之间的距离矩阵。此功能使用MPH方法。
输入:
“实现”:所有需要的实现,例如101 50
“TI”:训练图像
“pyramid”:实现和训练图像的金字塔级别
输出:
“DistMtrx”:距离矩阵,例如10 51(10是金字塔的高度)
注意:有时可能会出现内存不足的情况,重新启动MATLAB可能会有所帮助。如果可能,在64位Windows中运行代码将解决此问题。
2. DistMtrx = Calculation3DMod
此功能的详细说明请参考代码中的注释。
使用代码:
将代码复制粘贴到计算机的特定目录中。
转到... ComparingGSAlgorithms文件夹,然后打开test.m文件。
取消注释并为每种情况运行代码。
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