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二维Pareto指标分析,关注超体积指标HV和HV距离。

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简介:
通过对二维空间中Pareto前沿进行指标分析,重点关注超体积指标(Hypervolume)、平均欧几里得距离(Mean Euclidian Distance)以及均匀度(Spacing Index)等关键指标的评估。

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  • Pareto及hv_2d_hypervolume_HV_distanceHV_
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    本研究探讨了二维Pareto前沿分析方法,并引入了新的hv_2d_hypervolume_HV_distance超体积指标,以更精确地评估多目标优化问题解的分布与覆盖。 在二维情况下对Pareto前沿进行指标分析时,主要关注超体积指标(Hypervolume)、平均欧几里得距离(Mean Euclidean Distance)以及均匀度(Spacing Index)。
  • HV.zip_HV的计算及多目HV
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    本研究探讨了HV(Hypervolume)值的计算方法及其在多目标优化问题中的应用,并深入分析了基于HV指标的性能评估。 编写一个计算多目标解集之间HV指标的程序。HV指标用于评估 Pareto 解的质量,在多目标优化问题中具有重要作用。HV(Hypervolume)度量是基于理想点的一种性能度量方法,它通过计算非支配解集合与参考点之间的超体积来量化解决方案的好坏程度。
  • 硬度准换算表:HLD、HRC、HRB、HV、HB、HSD转换
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  • FGT-VM64-HV-v7.4.2-F-build2571-FORTINET.out.hyperv.zip
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    这是一个Fortinet公司发布的版本为v7.4.2的虚拟机镜像文件,适用于微软Hyper-V平台,用于防火墙和网络安全解决方案。 FGT_VM64_HV-v7.4.2.F-build2571-FORTINET.out.hyperv.zip
  • HV-HTML:美化HTML格式
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    HV-HTML是一款专为开发者设计的工具,旨在简化和美化HTML代码的编写过程,提高前端开发效率与用户体验。 hv-html 是一个用于格式化 HTML 代码的工具,旨在帮助开发者和网页设计师整理混乱的HTML源码,使其整洁易读。在Web开发中,保持代码的整洁性和可读性非常重要,这有助于团队协作和后期维护。通过自动缩进、换行、排序等操作,hv-html 能够使HTML文档结构清晰,并便于理解和调试。 CSS 是一种样式表语言,用于定义 HTML 或 XML 文档(包括 SVG 和 MathML 等各种 XML 方言)的呈现方式。它描述了如何在不同媒体上展示元素。CSS 与 HTML 密切相关,但它们分别负责内容和表现形式,遵循“分离内容和表现”的原则。 hv-html 的工作原理如下: 1. **代码缩进**:根据HTML文档中的标签嵌套关系添加适当的缩进。 2. **换行处理**:将长行拆分成多行以提高可读性。 3. **标签闭合检查**:确保所有标签正确关闭,避免语法错误。 4. **属性排序**:对HTML标签内的属性进行字母顺序排列,增加代码一致性。 5. **注释整理**:保留并调整代码中的注释使其更加规范。 6. **压缩与美化模式**:提供两种操作模式——一种是去除不必要的空格和换行以减少文件大小的压缩模式;另一种则是用于提高可读性的美化模式。 在实际应用中,hv-html 可能会作为插件集成到文本编辑器或IDE中,或者作为一个命令行工具运行。例如: ``` hv-html -i input.html -o output.html ``` 其中 `-i` 指定输入文件,而 `-o` 则指定输出文件。 虽然主要处理 HTML 代码,但 hv-html 在遇到HTML内联样式或外部样式表时也可能涉及 CSS 的格式化。它会确保CSS规则顺序合理、属性缩进一致以及注释规范等。 在hv-html-master这个压缩包中可能包含项目源码、示例文档和测试用例资源。为了深入了解其工作方式及使用方法,可以查看解压后的README或其他相关文档,并运行其中的示例来体验功能。 总的来说,hv-html 是一个实用工具,能够帮助开发者提高代码质量并提升工作效率。通过使用这样的工具,可以确保代码风格统一、减少因格式问题引起的错误,并且提升项目的专业度。
  • 散射中心目像及一像;步进频率与一像的
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    本文深入探讨了散射中心目标的距离像特性及其在不同雷达体制中的表现形式,特别是聚焦于步进频率信号形成的一维距离像,并对其内在联系进行了系统性分析。 多散射中心目标的成像仿真实验通过使用步进频率技术获取目标的一维距离图像。
  • MACD背.txt
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    本文将深入探讨MACD背离指标在技术分析中的应用,讲解如何通过识别价格与MACD指数之间的背离来预测市场趋势变化。适合所有级别的交易者学习参考。 在MACD基础上新增了顶底背离提示功能:红线表示多头趋势,绿线代表空头趋势,并伴有顶背离、底背离的文字提示,使行情走势一目了然,便于掌握市场动态。本人已亲测该功能有效可用。
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    本表格提供了金属材料常见的三种硬度测量方法(HV、HB、HRC)之间的相互转换关系,适用于机械加工和质量检测领域。 硬度是评估材料性能的关键指标之一,它反映了材料表面抵抗局部塑性变形的能力。在工业生产和科学研究领域,我们经常使用几种不同的硬度测试方法来测量各种金属和非金属材料的硬度值,如HV(维氏硬度)、HB(布氏硬度)以及HRC(洛氏硬度)。每种测试方法都有其特点,并适用于特定类型的材料及应用场景。 其中,HV测试采用一个金刚石四棱锥形压头对样品施加轻压力后测量压痕对角线长度以确定硬度值。这种测试特别适合于薄层或小零件的检测,因其能产生非常微小且清晰可见的压痕,并适用于各种材料类型。维氏硬度范围广泛,从10到3000不等。 HB测试则使用硬质合金球或钢球作为压头,在一定载荷作用下测定样品表面形成的圆形凹坑直径来计算硬度值。这种方法尤其适合于具有粗晶粒结构的金属材质,因其能形成较大的压痕以便更准确地反映材料的整体特性。布氏硬度范围在5到650之间。 HRC测试则是通过使用金刚石圆锥体或钢球压头,在一定载荷下施加压力后测量样品表面凹陷深度的变化来确定其洛氏硬度值。这种方法操作简便,且能生成较小的压痕便于快速读取数据,特别适合于经过表面硬化处理后的金属材料如淬火钢材等应用场合。HRC范围通常在20到70之间。 根据具体需求及应用场景的不同,在实际生产过程中应选择最适合的一种测试方法来进行硬度测量。例如对于薄壁零件、精密部件或已进行过特殊表面处理的工件,推荐使用维氏硬度;而对于大型结构件或者具有粗大晶粒特征的金属材料,则建议采用布氏硬度法;而当需要快速获取高精度的结果时,则可以考虑选用洛氏硬度测试。 此外,在一些文件中可能还会包含有关抗拉强度(Rm)与HRC之间的对应关系图表,这对于选材、工艺设计及质量控制等方面具有重要意义。通过这些数据表单,工程师们能够迅速找到特定材料在不同条件下的性能参数,并据此做出更加科学合理的决策方案。 总之,掌握并理解HV、HB和HRC等硬度测试方法及其应用范围对于从事机械制造与科学研究的人员来说至关重要,有助于优化产品设计及生产工艺流程。
  • 估算工具-Hypervolume Indicator: MATLAB开发
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    Hypervolume Indicator是一款用于多目标优化问题中评估解集质量的MATLAB工具箱。它通过计算帕累托前沿所围成的空间体积,提供了一种综合衡量非支配解集合多样性和收敛性的方法。 在进化多目标优化(EMO)过程中,算法会在性能空间生成一组点来估计帕累托前沿。为了评估这些数据点与实际帕累托前沿的接近程度,需要采用量化指标进行衡量。其中一种常用的度量方法是超体积指标,它计算的是由估计的帕累托前沿和参考点之间的几何体积。 然而,精确地计算这个指标会非常耗时。因此,开发了一种使用蒙特卡罗模拟的方法来估算这一值:通过随机选取性能空间中的若干样本点,并统计这些点被帕累托前沿支配的比例来进行超体积的估计。 该工具应Timo Aittokoski的要求而创建,他之前已经应用了作者提供的Pareto Front代码。