r1

r2

   

<1

<1

吸引子

c

>1

>1

排斥子

p

>1

<1

鞍点

a

<1

>1

反鞍点

fa

制作一个二分类网络用来分类c和a,通过改变测试集c和a的比例观察网路分类能力的变化,并将得到的数据拟合成数学表达式。

训练集的比例c:a=1:1,

测试集c和a的比例为x:y.

让x:y的比例分别为0:10,1:9,2:8,3:7,4:6,5:5,6:4,7:3,8:2,9:1,10:0。

实验过程

二分类吸引子和鞍点

制作一个4*4*2的网络向这个的左侧输入吸引子,并让左侧网络向1,0收敛;向右侧网络输入鞍点让右侧向0,1收敛,并让4*4*2部分权重共享,前面大量实验表明这种效果相当于将两个弹性系数为k1,k2的弹簧并联成一个弹性系数为k的弹簧,并且让k1=k2=k/2的过程。

这个网络的收敛标准是

if (Math.abs(f2[0]-y[0])< δ  &&  Math.abs(f2[1]-y[1])< δ   )

因为对应每个收敛标准δ都有一个特征的迭代次数n与之对应因此可以用迭代次数曲线n(δ)来评价网络性能。

本文尝试了δ从0.5到1e-6在内的36个值.

具体进样顺序

     

进样顺序

迭代次数

   

δ=0.5

     

c

1

 

判断是否达到收敛

a

2

 

判断是否达到收敛

梯度下降

     

c

3

 

判断是否达到收敛

a

4

 

判断是否达到收敛

梯度下降

     

……

     

达到收敛标准测量准确率,记录迭代次数,将这个过程重复199次

   

δ=0.4

     

     

δ=1e-6

     

将这个网络简写成

d2(c,a)-4-4-2-(2*k),k∈{0,1}

得到的数据

以第一组为例

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0

c

           
 

10

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.499549

0.516406

181.2261

1

0.5

1.984925

410

0.006833

1

0.608557

0.395061

4200.583

0.972752

0.4

10.57286

2119

0.035317

1

0.719274

0.285924

4900.789

0.940176

0.3

9.477387

1886

0.031433

0.984985

0.81995

0.185329

5614.688

0.919266

0.2

10.49246

2088

0.0348

0.988989

0.913052

0.088778

6392.407

0.897858

0.1

11.28141

2260

0.037667

0.967968

0.991559

0.008561

9046.377

0.860297

0.01

16.69347

3323

0.055383

0.957958

0.999172

8.40E-04

13557.47

0.845785

0.001

23.15075

4607

0.076783

0.947948

0.999918

8.24E-05

22123.3

0.841002

1.00E-04

38.13065

7589

0.126483

0.941942

0.999927

7.41E-05

22794.29

0.838778

9.00E-05

39.96482

7953

0.13255

0.923924

0.999935

6.59E-05

23001.94

0.842139

8.00E-05

39.59799

7880

0.131333

0.925926

0.999944

5.69E-05

23585.63

0.835926

7.00E-05

40.05528

7972

0.132867

0.918919

0.99995

5.01E-05

25008.55

0.844488

6.00E-05

42.19095

8396

0.139933

0.933934

0.999959

4.14E-05

25913.07

0.843602

5.00E-05

44.65327

8901

0.14835

0.930931

0.999967

3.33E-05

27440.44

0.840413

4.00E-05

47.28141

9409

0.156817

0.935936

0.999976

2.44E-05

29798.31

0.832471

3.00E-05

51.21106

10206

0.1701

0.937938

0.999984

1.57E-05

32360.2

0.830001

2.00E-05

55.69849

11084

0.184733

0.914915

0.999992

8.29E-06

40696.32

0.828668

1.00E-05

68.1407

13560

0.226

0.916917

0.999993

7.35E-06

40860.31

0.820514

9.00E-06

69.38693

13808

0.230133

0.905906

0.999993

6.54E-06

43086.26

0.822501

8.00E-06

72.56784

14441

0.240683

0.90991

0.999994

5.59E-06

45369.46

0.817717

7.00E-06

76.98492

15352

0.255867

0.91992

0.999995

4.88E-06

48723.63

0.817586

6.00E-06

83.66834

16651

0.277517

0.908909

0.999996

4.11E-06

51922.08

0.810378

5.00E-06

86.40201

17210

0.286833

0.894895

0.999997

3.24E-06

57409.06

0.805051

4.00E-06

96.86935

19277

0.321283

0.886887

0.999998

2.37E-06

67244.38

0.787682

3.00E-06

113.3116

22549

0.375817

0.883884

0.999998

1.57E-06

87439.24

0.763432

2.00E-06

147.5025

29370

0.4895

0.873874

0.999999

7.30E-07

135984.2

0.724051

1.00E-06

228.2261

45417

0.75695

0.874875

这个网络的测试集c与a的比例是0:1,也就全是a。

将得到的平均准确率画成图

网络的准确率没有随着迭代的增加而增加,将1e-5到1e-6的平均准确率平均为0.799758。

其他的数据

a

 

1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0

 

平均准确率p-ave

                   

c

δ

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

 

0.5

1

0.899814

0.800947

0.699901

0.600656

0.500707

0.401804

0.299521

0.201734

0.102912

6.09E-04

 

0.4

0.972752

0.960589

0.947369

0.93407

0.919779

0.907405

0.89401

0.8816

0.863985

0.855051

0.84492

 

0.3

0.940176

0.928129

0.920393

0.913049

0.904261

0.895856

0.889005

0.876962

0.871897

0.864402

0.856746

 

0.2

0.919266

0.908833

0.902908

0.895871

0.890448

0.88653

0.88076

0.874825

0.868648

0.860725

0.857264

 

0.1

0.897858

0.890167

0.884533

0.882762

0.879337

0.874789

0.87154

0.865982

0.862174

0.856802

0.857128

 

0.01

0.860297

0.858492

0.861545

0.861354

0.860916

0.863416

0.86322

0.863959

0.863783

0.865841

0.866193

 

0.001

0.845785

0.849136

0.853804

0.856238

0.857425

0.862772

0.865655

0.868713

0.873124

0.877003

0.876867

 

1.00E-04

0.841002

0.847118

0.853859

0.858099

0.862878

0.868139

0.872898

0.877858

0.884749

0.886022

0.893491

 

9.00E-05

0.838778

0.847712

0.855489

0.85398

0.863869

0.867088

0.874558

0.878406

0.883321

0.887737

0.896248

 

8.00E-05

0.842139

0.84985

0.850147

0.857531

0.862667

0.869241

0.872938

0.879306

0.885262

0.888532

0.893949

 

7.00E-05

0.835926

0.843215

0.853391

0.859095

0.861877

0.869422

0.874804

0.880363

0.88493

0.887994

0.895368

 

6.00E-05

0.844488

0.843839

0.850861

0.858331

0.864664

0.869216

0.874382

0.87991

0.886756

0.889281

0.897646

 

5.00E-05

0.843602

0.838819

0.851419

0.855725

0.863321

0.868698

0.876173

0.88232

0.887304

0.890514

0.897335

 

4.00E-05

0.840413

0.84147

0.850931

0.856711

0.864135

0.869442

0.876485

0.882244

0.886736

0.896303

0.901082

 

3.00E-05

0.832471

0.846424

0.849905

0.8591

0.864261

0.869251

0.877858

0.884784

0.889709

0.896992

0.901761

 

2.00E-05

0.830001

0.838784

0.848864

0.856565

0.864085

0.871007

0.877843

0.8857

0.892244

0.903004

0.909412

 

1.00E-05

0.828668

0.837451

0.846173

0.854623

0.862948

0.872123

0.881937

0.890539

0.89988

0.909452

0.918768

 

9.00E-06

0.820514

0.829664

0.845036

0.855076

0.864312

0.871153

0.882174

0.892093

0.901535

0.910735

0.919377

 

8.00E-06

0.822501

0.832969

0.840952

0.853502

0.865111

0.870458

0.882782

0.892833

0.902294

0.910327

0.922888

 

7.00E-06

0.817717

0.832692

0.8407

0.853467

0.859422

0.872355

0.883391

0.892898

0.90414

0.91329

0.925745

 

6.00E-06

0.817586

0.823265

0.843416

0.851927

0.865222

0.872234

0.882063

0.894608

0.904774

0.915996

0.931062

 

5.00E-06

0.810378

0.824458

0.835816

0.846429

0.860388

0.869437

0.884145

0.89579

0.90825

0.920347

0.933843

 

4.00E-06

0.805051

0.811706

0.82903

0.843195

0.857068

0.871218

0.884181

0.897878

0.909331

0.926902

0.938179

 

3.00E-06

0.787682

0.810997

0.822259

0.836621

0.855494

0.87069

0.888698

0.902184

0.917566

0.93419

0.95077

 

2.00E-06

0.763432

0.794402

0.805494

0.824241

0.845353

0.865046

0.883803

0.905192

0.927214

0.946389

0.965694

 

1.00E-06

0.724051

0.754337

0.783356

0.806228

0.835685

0.852511

0.884135

0.911686

0.934241

0.959251

0.985453

                         
   

0.799758

0.815194

0.829223

0.842531

0.8571

0.868722

0.883731

0.89757

0.910922

0.924688

0.939178

当c:a=0:1时网络的准确率是79.9758%当c:a=1:0时准确率是0.939178。

也就是当c与a是1:1进样的时候可以识别出79.9758%的a,可以识别出93.9178%的c。画成图

如果用pc和pa表示测试集中c与a的比例则

d2(c,a)-4-4-2-(2*k),k∈{0,1}的平均准确率的表达式为

a

 

1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0

c

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

平均准确率p-ave

实测值

0.799758

0.815194

0.829223

0.842531

0.8571

0.868722

0.883731

0.89757

0.910922

0.924688

0.939178

 

计算值

0.799758

0.8137

0.827642

0.841584

0.855526

0.869468

0.88341

0.897352

0.911294

0.925236

0.939178

将实测值和计算值画成图

图像是高度重合的。

实验参数

学习率 0.1

权重初始化方式

Random rand1 =new Random();

int ti1=rand1.nextInt(98)+1;

tw[a][b]=xx*((double)ti1/100);

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0

c

           
 

10

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.499549

0.516406

181.2261

1

0.5

1.984925

410

0.006833

1

0.608557

0.395061

4200.583

0.972752

0.4

10.57286

2119

0.035317

1

0.719274

0.285924

4900.789

0.940176

0.3

9.477387

1886

0.031433

0.984985

0.81995

0.185329

5614.688

0.919266

0.2

10.49246

2088

0.0348

0.988989

0.913052

0.088778

6392.407

0.897858

0.1

11.28141

2260

0.037667

0.967968

0.991559

0.008561

9046.377

0.860297

0.01

16.69347

3323

0.055383

0.957958

0.999172

8.40E-04

13557.47

0.845785

0.001

23.15075

4607

0.076783

0.947948

0.999918

8.24E-05

22123.3

0.841002

1.00E-04

38.13065

7589

0.126483

0.941942

0.999927

7.41E-05

22794.29

0.838778

9.00E-05

39.96482

7953

0.13255

0.923924

0.999935

6.59E-05

23001.94

0.842139

8.00E-05

39.59799

7880

0.131333

0.925926

0.999944

5.69E-05

23585.63

0.835926

7.00E-05

40.05528

7972

0.132867

0.918919

0.99995

5.01E-05

25008.55

0.844488

6.00E-05

42.19095

8396

0.139933

0.933934

0.999959

4.14E-05

25913.07

0.843602

5.00E-05

44.65327

8901

0.14835

0.930931

0.999967

3.33E-05

27440.44

0.840413

4.00E-05

47.28141

9409

0.156817

0.935936

0.999976

2.44E-05

29798.31

0.832471

3.00E-05

51.21106

10206

0.1701

0.937938

0.999984

1.57E-05

32360.2

0.830001

2.00E-05

55.69849

11084

0.184733

0.914915

0.999992

8.29E-06

40696.32

0.828668

1.00E-05

68.1407

13560

0.226

0.916917

0.999993

7.35E-06

40860.31

0.820514

9.00E-06

69.38693

13808

0.230133

0.905906

0.999993

6.54E-06

43086.26

0.822501

8.00E-06

72.56784

14441

0.240683

0.90991

0.999994

5.59E-06

45369.46

0.817717

7.00E-06

76.98492

15352

0.255867

0.91992

0.999995

4.88E-06

48723.63

0.817586

6.00E-06

83.66834

16651

0.277517

0.908909

0.999996

4.11E-06

51922.08

0.810378

5.00E-06

86.40201

17210

0.286833

0.894895

0.999997

3.24E-06

57409.06

0.805051

4.00E-06

96.86935

19277

0.321283

0.886887

0.999998

2.37E-06

67244.38

0.787682

3.00E-06

113.3116

22549

0.375817

0.883884

0.999998

1.57E-06

87439.24

0.763432

2.00E-06

147.5025

29370

0.4895

0.873874

0.999999

7.30E-07

135984.2

0.724051

1.00E-06

228.2261

45417

0.75695

0.874875

                   

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0.1

c

           
 

0.9

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.499559

0.515984

182.5829

0.899814

0.5

2.18593

435

0.00725

0.923924

0.606113

0.398241

4202.759

0.960589

0.4

10.96482

2185

0.036417

0.984985

0.720845

0.28548

4989.995

0.928129

0.3

10.06533

2011

0.033517

0.968969

0.820824

0.185466

5666.899

0.908833

0.2

11.31658

2252

0.037533

0.962963

0.913407

0.088863

6468.276

0.890167

0.1

13.35176

2669

0.044483

0.943944

0.991783

0.008418

9085.854

0.858492

0.01

19.30653

3871

0.064517

0.944945

0.999179

8.34E-04

13474.49

0.849136

0.001

24.70854

4926

0.0821

0.915916

0.999917

8.33E-05

21834.68

0.847118

1.00E-04

39.28141

7832

0.130533

0.923924

0.999924

7.67E-05

22594.16

0.847712

9.00E-05

41.66834

8300

0.138333

0.912913

0.999936

6.48E-05

23324.59

0.84985

8.00E-05

41.62814

8286

0.1381

0.93994

0.999943

5.73E-05

24021.38

0.843215

7.00E-05

42.65829

8489

0.141483

0.928929

0.999951

4.97E-05

24449.18

0.843839

6.00E-05

43.9598

8756

0.145933

0.911912

0.99996

4.07E-05

25922.65

0.838819

5.00E-05

46.63317

9281

0.154683

0.913914

0.999967

3.31E-05

27721.9

0.84147

4.00E-05

49.60804

9880

0.164667

0.923924

0.999976

2.44E-05

29257.83

0.846424

3.00E-05

52.44221

10444

0.174067

0.921922

0.999984

1.65E-05

33433.06

0.838784

2.00E-05

59.96482

11933

0.198883

0.910911

0.999992

7.97E-06

40294.68

0.837451

1.00E-05

70.13568

13973

0.232883

0.916917

0.999993

7.14E-06

41447.01

0.829664

9.00E-06

72.50754

14429

0.240483

0.920921

0.999994

6.32E-06

43436.44

0.832969

8.00E-06

77.01005

15325

0.255417

0.912913

0.999994

5.67E-06

45515.5

0.832692

7.00E-06

79.71357

15863

0.264383

0.903904

0.999995

4.85E-06

48621.58

0.823265

6.00E-06

85.1809

16967

0.282783

0.908909

0.999996

4.06E-06

52096.44

0.824458

5.00E-06

90.80905

18087

0.30145

0.915916

0.999997

3.18E-06

56452.7

0.811706

4.00E-06

98.50754

19614

0.3269

0.906907

0.999998

2.42E-06

69077.34

0.810997

3.00E-06

124.4874

24781

0.413017

0.896897

0.999998

1.56E-06

89547.6

0.794402

2.00E-06

157.2312

31290

0.5215

0.886887

0.999999

7.79E-07

137262.4

0.754337

1.00E-06

239.2613

47613

0.79355

0.886887

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0.2

c

           
 

0.8

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.499574

0.516447

180.3618

0.800947

0.5

2.105528

422

0.007033

0.825826

0.60819

0.396577

4089.965

0.947369

0.4

11.37688

2266

0.037767

0.974975

0.719785

0.284101

5063.613

0.920393

0.3

10.51256

2093

0.034883

0.95996

0.821756

0.183251

5692.839

0.902908

0.2

11.97487

2383

0.039717

0.941942

0.912977

0.089543

6441.352

0.884533

0.1

12.61307

2534

0.042233

0.940941

0.991778

0.008391

9114.005

0.861545

0.01

17.1608

3415

0.056917

0.927928

0.999187

8.34E-04

13574.83

0.853804

0.001

24.68844

4938

0.0823

0.92993

0.99992

8.14E-05

21810.96

0.853859

1.00E-04

38.47739

7673

0.127883

0.904905

0.999925

7.54E-05

22252.22

0.855489

9.00E-05

39.37186

7835

0.130583

0.91992

0.999935

6.59E-05

22982.17

0.850147

8.00E-05

40.54774

8069

0.134483

0.908909

0.999942

5.82E-05

24360.98

0.853391

7.00E-05

42.86432

8545

0.142417

0.925926

0.99995

5.06E-05

24677.08

0.850861

6.00E-05

43.68342

8712

0.1452

0.90991

0.99996

4.02E-05

25614.11

0.851419

5.00E-05

44.96482

8948

0.149133

0.918919

0.999967

3.31E-05

28052.94

0.850931

4.00E-05

50.21608

9993

0.16655

0.908909

0.999976

2.46E-05

29987.39

0.849905

3.00E-05

55.91457

11128

0.185467

0.910911

0.999984

1.66E-05

32564.42

0.848864

2.00E-05

57.42714

11428

0.190467

0.918919

0.999992

8.37E-06

40750.95

0.846173

1.00E-05

72.9397

14516

0.241933

0.906907

0.999993

7.16E-06

41606.82

0.845036

9.00E-06

73.82915

14699

0.244983

0.90991

0.999994

6.30E-06

43684.39

0.840952

8.00E-06

76.90452

15312

0.2552

0.914915

0.999994

5.66E-06

47273.61

0.8407

7.00E-06

84.40704

16798

0.279967

0.903904

0.999995

4.93E-06

49040.06

0.843416

6.00E-06

86.94472

17314

0.288567

0.908909

0.999996

4.00E-06

52722.31

0.835816

5.00E-06

93.31658

18570

0.3095

0.913914

0.999997

3.14E-06

58800.85

0.82903

4.00E-06

103.8492

20674

0.344567

0.905906

0.999998

2.40E-06

67739.11

0.822259

3.00E-06

120.4271

23965

0.399417

0.891892

0.999998

1.56E-06

89028.13

0.805494

2.00E-06

155.598

30964

0.516067

0.888889

0.999999

7.53E-07

133418.5

0.783356

1.00E-06

235.794

46923

0.78205

0.915916

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0.3

c

           
 

0.7

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.499563

0.516764

181.0653

0.699901

0.5

2.326633

464

0.007733

0.735736

0.598109

0.405997

4276.201

0.93407

0.4

10.8191

2154

0.0359

0.965966

0.719868

0.285054

4898.859

0.913049

0.3

10.84422

2160

0.036

0.942943

0.819455

0.184858

5667.925

0.895871

0.2

11.59296

2324

0.038733

0.942943

0.91238

0.089912

6447.111

0.882762

0.1

12.84925

2558

0.042633

0.921922

0.991728

0.008504

9021.392

0.861354

0.01

18.29648

3642

0.0607

0.915916

0.999179

8.39E-04

13362.78

0.856238

0.001

25.00503

4976

0.082933

0.912913

0.999918

8.29E-05

21841.37

0.858099

1.00E-04

39.49246

7860

0.131

0.907908

0.999925

7.58E-05

22117.96

0.85398

9.00E-05

39.78894

7918

0.131967

0.910911

0.999935

6.59E-05

23374.83

0.857531

8.00E-05

42.23116

8410

0.140167

0.908909

0.999943

5.73E-05

24088.55

0.859095

7.00E-05

43.53769

8673

0.14455

0.918919

0.999951

4.99E-05

24232.19

0.858331

6.00E-05

42.79899

8518

0.141967

0.912913

0.999959

4.10E-05

25768.17

0.855725

5.00E-05

46.08543

9188

0.153133

0.913914

0.999968

3.27E-05

27126.85

0.856711

4.00E-05

50.10553

9972

0.1662

0.915916

0.999975

2.52E-05

29311.8

0.8591

3.00E-05

53.26131

10600

0.176667

0.907908

0.999984

1.64E-05

33121.41

0.856565

2.00E-05

58.23116

11588

0.193133

0.906907

0.999992

7.99E-06

40591.23

0.854623

1.00E-05

-683.337

-135968

-2.26613

0.915916

0.999992

7.57E-06

42242.42

0.855076

9.00E-06

74.38693

14813

0.246883

0.911912

0.999993

6.59E-06

43143.39

0.853502

8.00E-06

76.71357

15274

0.254567

0.901902

0.999994

5.78E-06

44787.41

0.853467

7.00E-06

79.02513

15734

0.262233

0.912913

0.999995

4.78E-06

48122.64

0.851927

6.00E-06

85.11558

16954

0.282567

0.908909

0.999996

4.01E-06

52609.96

0.846429

5.00E-06

92.59799

18427

0.307117

0.8999

0.999997

3.24E-06

55338.42

0.843195

4.00E-06

98.55779

19625

0.327083

0.904905

0.999998

2.34E-06

66951.1

0.836621

3.00E-06

117.8543

23454

0.3909

0.905906

0.999998

1.56E-06

89347.83

0.824241

2.00E-06

156.9146

31236

0.5206

0.904905

0.999999

7.51E-07

135976.4

0.806228

1.00E-06

240.4925

47867

0.797783

0.8999

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0.4

c

           
 

0.6

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.49958

0.51682

179.0151

0.600656

0.5

2.261307

451

0.007517

0.637638

0.600314

0.403284

4147.814

0.919779

0.4

9.869347

1967

0.032783

0.955956

0.720156

0.283361

4858.015

0.904261

0.3

9.979899

1987

0.033117

0.936937

0.8191

0.184599

5643.131

0.890448

0.2

11.17085

2232

0.0372

0.937938

0.914373

0.088719

6489.02

0.879337

0.1

13.38693

2672

0.044533

0.910911

0.991696

0.008514

9133.513

0.860916

0.01

17.74372

3532

0.058867

0.901902

0.999189

8.28E-04

13622.89

0.857425

0.001

25.07538

5000

0.083333

0.893894

0.999918

8.26E-05

22021.09

0.862878

1.00E-04

40.02513

7973

0.132883

0.901902

0.999927

7.37E-05

22306.3

0.863869

9.00E-05

40.60302

8080

0.134667

0.90991

0.999935

6.60E-05

22824.64

0.862667

8.00E-05

41.44724

8256

0.1376

0.900901

0.999942

5.83E-05

23730.49

0.861877

7.00E-05

42.99497

8556

0.1426

0.906907

0.999951

4.98E-05

24605.66

0.864664

6.00E-05

43.64824

8699

0.144983

0.908909

0.999959

4.14E-05

25657.53

0.863321

5.00E-05

45.70352

9095

0.151583

0.903904

0.999968

3.28E-05

26791.41

0.864135

4.00E-05

47.70352

9501

0.15835

0.904905

0.999975

2.49E-05

29539.54

0.864261

3.00E-05

52.92462

10549

0.175817

0.911912

0.999984

1.63E-05

33273.41

0.864085

2.00E-05

59.76382

11893

0.198217

0.910911

0.999992

8.12E-06

39976.45

0.862948

1.00E-05

71.15075

14167

0.236117

0.903904

0.999993

7.32E-06

41968.86

0.864312

9.00E-06

74.44221

14814

0.2469

0.910911

0.999993

6.54E-06

43223.41

0.865111

8.00E-06

76.43719

15219

0.25365

0.917918

0.999994

5.61E-06

45152.72

0.859422

7.00E-06

80.22613

15973

0.266217

0.914915

0.999995

4.88E-06

48118.48

0.865222

6.00E-06

84.86432

16888

0.281467

0.911912

0.999996

4.01E-06

52712.63

0.860388

5.00E-06

92.54774

18424

0.307067

0.903904

0.999997

3.13E-06

58584.19

0.857068

4.00E-06

103.7337

20659

0.344317

0.907908

0.999998

2.38E-06

68493.08

0.855494

3.00E-06

121.3367

24154

0.402567

0.907908

0.999998

1.53E-06

90109.07

0.845353

2.00E-06

158.4422

31530

0.5255

0.920921

0.999999

7.59E-07

138970.9

0.835685

1.00E-06

244.603

48679

0.811317

0.902903

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0.5

c

           
 

0.5

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.499569

0.516438

180.5829

0.500707

0.5

2.130653

440

0.007333

0.62963

0.603337

0.401501

4137.648

0.907405

0.4

8.809045

1785

0.02975

0.950951

0.719646

0.285824

4989.814

0.895856

0.3

10.12563

2015

0.033583

0.926927

0.820554

0.184931

5547.925

0.88653

0.2

11.10553

2223

0.03705

0.920921

0.91342

0.090681

6274.035

0.874789

0.1

12.07035

2418

0.0403

0.906907

0.991693

0.008545

9126.075

0.863416

0.01

19.40201

3885

0.06475

0.896897

0.999186

8.31E-04

13454.45

0.862772

0.001

24.82915

4952

0.082533

0.897898

0.999919

8.20E-05

21767.77

0.868139

1.00E-04

38.61809

7686

0.1281

0.901902

0.999927

7.38E-05

22688.33

0.867088

9.00E-05

40.18593

8005

0.133417

0.900901

0.999934

6.63E-05

23244.96

0.869241

8.00E-05

41.75377

8309

0.138483

0.908909

0.999942

5.85E-05

24121.77

0.869422

7.00E-05

43.72864

8720

0.145333

0.904905

0.999951

4.99E-05

24631.73

0.869216

6.00E-05

43.59799

8678

0.144633

0.903904

0.999959

4.08E-05

26436.8

0.868698

5.00E-05

47.10553

9375

0.15625

0.903904

0.999967

3.28E-05

27315.33

0.869442

4.00E-05

48.9397

9748

0.162467

0.906907

0.999975

2.47E-05

29643.38

0.869251

3.00E-05

52.57286

10464

0.1744

0.902903

0.999984

1.62E-05

32292.43

0.871007

2.00E-05

57.10553

11374

0.189567

0.90991

0.999992

8.19E-06

41034.54

0.872123

1.00E-05

72.9799

14523

0.24205

0.904905

0.999993

7.21E-06

41606.16

0.871153

9.00E-06

72.73367

14476

0.241267

0.910911

0.999994

6.43E-06

44033.12

0.870458

8.00E-06

78.95477

15721

0.262017

0.922923

0.999994

5.58E-06

46175.42

0.872355

7.00E-06

80.93467

16114

0.268567

0.916917

0.999995

4.84E-06

48331.53

0.872234

6.00E-06

85.45226

17005

0.283417

0.910911

0.999996

3.92E-06

51810.29

0.869437

5.00E-06

90.86935

18086

0.301433

0.907908

0.999997

3.20E-06

57527.16

0.871218

4.00E-06

100.7487

20049

0.33415

0.906907

0.999998

2.36E-06

66458.26

0.87069

3.00E-06

116.598

23204

0.386733

0.910911

0.999998

1.53E-06

90787.31

0.865046

2.00E-06

159.1608

31681

0.528017

0.917918

0.999999

7.22E-07

135588.1

0.852511

1.00E-06

237.0905

47182

0.786367

0.918919

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0.6

c

           
 

0.4

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.49954

0.51599

179.8894

0.401804

0.5

2.316583

461

0.007683

0.556557

0.59933

0.406381

4250.412

0.89401

0.4

10.37186

2066

0.034433

0.937938

0.719687

0.286905

4938.744

0.889005

0.3

10.90452

2174

0.036233

0.924925

0.819933

0.184967

5618.357

0.88076

0.2

12.12563

2429

0.040483

0.928929

0.913921

0.088409

6496.568

0.87154

0.1

12.70352

2539

0.042317

0.908909

0.991857

0.00838

9006.839

0.86322

0.01

18.86432

3756

0.0626

0.906907

0.99916

8.59E-04

13661.67

0.865655

0.001

25.45729

5066

0.084433

0.893894

0.999918

8.28E-05

21811.38

0.872898

1.00E-04

38.63819

7692

0.1282

0.902903

0.999926

7.49E-05

22495.78

0.874558

9.00E-05

40.0603

7977

0.13295

0.906907

0.999934

6.62E-05

23493.12

0.872938

8.00E-05

42.41206

8448

0.1408

0.905906

0.999942

5.86E-05

23754.33

0.874804

7.00E-05

43.43216

8670

0.1445

0.910911

0.999951

4.93E-05

24638.54

0.874382

6.00E-05

44.87437

8940

0.149

0.902903

0.999959

4.10E-05

25591.86

0.876173

5.00E-05

46.9598

9354

0.1559

0.907908

0.999967

3.31E-05

27544.34

0.876485

4.00E-05

49.32663

9840

0.164

0.901902

0.999976

2.44E-05

29500.22

0.877858

3.00E-05

53.20101

10596

0.1766

0.90991

0.999984

1.64E-05

32686.55

0.877843

2.00E-05

59.0201

11752

0.195867

0.90991

0.999992

8.09E-06

40127.56

0.881937

1.00E-05

72.15075

14386

0.239767

0.916917

0.999993

7.20E-06

41876.3

0.882174

9.00E-06

76.05025

15140

0.252333

0.915916

0.999994

6.38E-06

42827.65

0.882782

8.00E-06

75.92965

15113

0.251883

0.90991

0.999994

5.67E-06

45319.83

0.883391

7.00E-06

80.84422

16103

0.268383

0.920921

0.999995

4.74E-06

48401.74

0.882063

6.00E-06

86.63317

17247

0.28745

0.915916

0.999996

4.03E-06

52139.26

0.884145

5.00E-06

93.47236

18609

0.31015

0.921922

0.999997

3.26E-06

57559.79

0.884181

4.00E-06

102.2261

20343

0.33905

0.923924

0.999998

2.38E-06

68157.14

0.888698

3.00E-06

122.0854

24310

0.405167

0.922923

0.999998

1.58E-06

90160.77

0.883803

2.00E-06

162.1357

32267

0.537783

0.920921

0.999999

7.54E-07

136942.9

0.884135

1.00E-06

246.6382

49081

0.818017

0.935936

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0.7

c

           
 

0.3

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.499574

0.516069

181.598

0.299521

0.5

2.351759

468

0.0078

0.431431

0.603308

0.403244

4161.523

0.8816

0.4

10.51256

2109

0.03515

0.938939

0.720446

0.285064

5090.678

0.876962

0.3

10.66332

2122

0.035367

0.927928

0.819105

0.183854

5576.99

0.874825

0.2

10.99497

2188

0.036467

0.921922

0.914607

0.088364

6373.834

0.865982

0.1

11.83417

2355

0.03925

0.906907

0.991859

0.008432

9179.874

0.863959

0.01

17.33668

3465

0.05775

0.906907

0.999178

8.35E-04

13354.09

0.868713

0.001

24.28141

4832

0.080533

0.8999

0.999917

8.33E-05

21958.43

0.877858

1.00E-04

38.9799

7757

0.129283

0.90991

0.999925

7.56E-05

22522.38

0.878406

9.00E-05

40.44221

8049

0.13415

0.904905

0.999935

6.60E-05

23078.95

0.879306

8.00E-05

40.58291

8091

0.13485

0.90991

0.999943

5.76E-05

24030.42

0.880363

7.00E-05

42.77889

8514

0.1419

0.908909

0.999951

4.94E-05

24621.14

0.87991

6.00E-05

43.65327

8687

0.144783

0.910911

0.999959

4.11E-05

26012.24

0.88232

5.00E-05

45.75377

9106

0.151767

0.910911

0.999967

3.28E-05

27212.47

0.882244

4.00E-05

48.61809

9676

0.161267

0.91992

0.999975

2.47E-05

29759

0.884784

3.00E-05

52.51256

10450

0.174167

0.921922

0.999984

1.62E-05

32716.42

0.8857

2.00E-05

57.48744

11440

0.190667

0.915916

0.999992

8.01E-06

40474.56

0.890539

1.00E-05

69.8794

13906

0.231767

0.922923

0.999993

7.26E-06

41655.76

0.892093

9.00E-06

73.37688

14602

0.243367

0.91992

0.999994

6.35E-06

43837.8

0.892833

8.00E-06

75.29648

14984

0.249733

0.917918

0.999994

5.72E-06

45508.2

0.892898

7.00E-06

78.9196

15720

0.262

0.921922

0.999995

4.84E-06

48046.68

0.894608

6.00E-06

83.58794

16635

0.27725

0.92993

0.999996

4.09E-06

52130.5

0.89579

5.00E-06

92.37186

18382

0.306367

0.925926

0.999997

3.08E-06

58917.21

0.897878

4.00E-06

103.402

20577

0.34295

0.932933

0.999998

2.39E-06

69297.22

0.902184

3.00E-06

119.9246

23865

0.39775

0.935936

0.999998

1.58E-06

88388.22

0.905192

2.00E-06

153.0553

30458

0.507633

0.942943

0.999999

7.63E-07

134608.2

0.911686

1.00E-06

229.7487

45721

0.762017

0.948949

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0.8

c

           
 

0.2

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.49957

0.517276

178.6432

0.201734

0.5

2.276382

453

0.00755

0.571572

0.596191

0.409275

4308.121

0.863985

0.4

9.879397

1966

0.032767

0.935936

0.721564

0.284414

5039.603

0.871897

0.3

10.20101

2031

0.03385

0.934935

0.819136

0.18578

5468.508

0.868648

0.2

10.49246

2089

0.034817

0.914915

0.913967

0.088

6519.111

0.862174

0.1

12.50251

2488

0.041467

0.912913

0.991692

0.008503

9109.593

0.863783

0.01

16.60804

3321

0.05535

0.903904

0.999177

8.44E-04

13365.6

0.873124

0.001

23.06533

4590

0.0765

0.914915

0.999918

8.28E-05

21980.47

0.884749

1.00E-04

37.50251

7463

0.124383

0.920921

0.999926

7.47E-05

22913.42

0.883321

9.00E-05

39.23618

7808

0.130133

0.918919

0.999934

6.65E-05

23212.56

0.885262

8.00E-05

39.67839

7929

0.13215

0.916917

0.999942

5.91E-05

23828.58

0.88493

7.00E-05

41.80402

8335

0.138917

0.921922

0.999952

4.88E-05

24650.27

0.886756

6.00E-05

43.17588

8593

0.143217

0.916917

0.999959

4.12E-05

26077.28

0.887304

5.00E-05

45.24121

9005

0.150083

0.917918

0.999967

3.29E-05

27834.55

0.886736

4.00E-05

48.25126

9603

0.16005

0.917918

0.999975

2.49E-05

29445.53

0.889709

3.00E-05

49.30151

9812

0.163533

0.924925

0.999984

1.65E-05

33110.89

0.892244

2.00E-05

56.48744

11242

0.187367

0.930931

0.999992

8.01E-06

40939.64

0.89988

1.00E-05

69.28141

13787

0.229783

0.931932

0.999993

7.23E-06

41251.03

0.901535

9.00E-06

70.90955

14127

0.23545

0.926927

0.999993

6.56E-06

43254.39

0.902294

8.00E-06

72.59799

14464

0.241067

0.933934

0.999994

5.67E-06

45273.62

0.90414

7.00E-06

76.40201

15235

0.253917

0.931932

0.999995

4.91E-06

48802.05

0.904774

6.00E-06

82.31658

16381

0.273017

0.931932

0.999996

4.08E-06

52308.5

0.90825

5.00E-06

89.9598

17917

0.298617

0.946947

0.999997

3.22E-06

56429.72

0.909331

4.00E-06

95.1206

18929

0.315483

0.946947

0.999998

2.28E-06

69000.35

0.917566

3.00E-06

115.2161

22928

0.382133

0.952953

0.999998

1.55E-06

90282.26

0.927214

2.00E-06

151.8141

30227

0.503783

0.951952

0.999999

7.41E-07

136573

0.934241

1.00E-06

227.6432

45301

0.755017

0.961962

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

0.9

c

           
 

0.1

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.49955

0.516249

182.2814

0.102912

0.5

2.045226

422

0.007033

0.608609

0.59648

0.408358

4231.94

0.855051

0.4

9.879397

1967

0.032783

0.937938

0.717152

0.286692

4963.658

0.864402

0.3

9.698492

1930

0.032167

0.928929

0.818898

0.185611

5492.337

0.860725

0.2

10.47236

2085

0.03475

0.918919

0.913352

0.08792

6436.628

0.856802

0.1

11.82412

2353

0.039217

0.91992

0.991814

0.008432

9097.111

0.865841

0.01

17.57789

3498

0.0583

0.923924

0.999183

8.30E-04

13446.7

0.877003

0.001

23.85427

4748

0.079133

0.927928

0.999917

8.34E-05

22125.06

0.886022

1.00E-04

37.55779

7475

0.124583

0.942943

0.999927

7.38E-05

22538.11

0.887737

9.00E-05

37.86935

7537

0.125617

0.93994

0.999934

6.61E-05

23101.24

0.888532

8.00E-05

39.25628

7812

0.1302

0.937938

0.999943

5.80E-05

23967.55

0.887994

7.00E-05

40.37186

8050

0.134167

0.941942

0.999951

4.97E-05

25325.18

0.889281

6.00E-05

42.64824

8487

0.14145

0.926927

0.999959

4.15E-05

26357.19

0.890514

5.00E-05

45.08543

8972

0.149533

0.948949

0.999967

3.31E-05

27632.76

0.896303

4.00E-05

46.47236

9248

0.154133

0.944945

0.999975

2.50E-05

30036.84

0.896992

3.00E-05

51.74874

10298

0.171633

0.943944

0.999984

1.61E-05

32758.53

0.903004

2.00E-05

55.60302

11081

0.184683

0.937938

0.999992

7.96E-06

40773.38

0.909452

1.00E-05

69.0201

13751

0.229183

0.955956

0.999993

7.05E-06

42092.54

0.910735

9.00E-06

71.1005

14149

0.235817

0.957958

0.999994

6.49E-06

43774.2

0.910327

8.00E-06

73.9196

14726

0.245433

0.94995

0.999994

5.67E-06

45774.17

0.91329

7.00E-06

78.1005

15542

0.259033

0.948949

0.999995

4.75E-06

48704.56

0.915996

6.00E-06

81.55779

16230

0.2705

0.953954

0.999996

4.01E-06

52890.92

0.920347

5.00E-06

88.80402

17689

0.294817

0.952953

0.999997

3.15E-06

57608.75

0.926902

4.00E-06

96.25126

19154

0.319233

0.962963

0.999998

2.40E-06

67016.85

0.93419

3.00E-06

114.1357

22729

0.378817

0.968969

0.999998

1.57E-06

90306.9

0.946389

2.00E-06

152.6432

30376

0.506267

0.980981

0.999999

7.32E-07

136105.9

0.959251

1.00E-06

227.8442

45342

0.7557

0.983984

训练集

0.5

c

           

0.5

a

           

测试集

1

c

           
 

0

a

           

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

最大准确率p-max

0.499518

0.516981

177.9095

6.09E-04

0.5

2.045226

407

0.006783

0.109109

0.601165

0.403701

4208.09

0.84492

0.4

9.824121

1955

0.032583

0.930931

0.719308

0.2858

5071.151

0.856746

0.3

9.809045

1952

0.032533

0.931932

0.819674

0.184769

5579.241

0.857264

0.2

10.64824

2119

0.035317

0.952953

0.912692

0.089165

6338.638

0.857128

0.1

11.61809

2312

0.038533

0.938939

0.99186

0.008414

9149.03

0.866193

0.01

17.22613

3429

0.05715

0.928929

0.999175

8.41E-04

13378.6

0.876867

0.001

23.0201

4582

0.076367

0.951952

0.999919

8.20E-05

21734.3

0.893491

1.00E-04

36.8392

7331

0.122183

0.957958

0.999926

7.48E-05

22469.31

0.896248

9.00E-05

38.23116

7624

0.127067

0.971972

0.999935

6.54E-05

23319.39

0.893949

8.00E-05

40.77387

8114

0.135233

0.948949

0.999942

5.81E-05

23928.25

0.895368

7.00E-05

40.89447

8139

0.13565

0.948949

0.999951

5.00E-05

24340.47

0.897646

6.00E-05

42

8374

0.139567

0.955956

0.999959

4.17E-05

25587.68

0.897335

5.00E-05

44.0402

8765

0.146083

0.955956

0.999967

3.30E-05

27485.81

0.901082

4.00E-05

47.1608

9401

0.156683

0.957958

0.999975

2.47E-05

29732.46

0.901761

3.00E-05

51.43216

10268

0.171133

0.958959

0.999984

1.60E-05

33218.88

0.909412

2.00E-05

56.33668

11211

0.18685

0.973974

0.999992

8.20E-06

40049.86

0.918768

1.00E-05

68.94472

13720

0.228667

0.960961

0.999993

7.40E-06

41860.41

0.919377

9.00E-06

71

14131

0.235517

0.975976

0.999993

6.53E-06

43537.62

0.922888

8.00E-06

73.67337

14661

0.24435

0.980981

0.999994

5.57E-06

45599.75

0.925745

7.00E-06

76.27638

15181

0.253017

0.972973

0.999995

4.79E-06

47753.81

0.931062

6.00E-06

79.81407

15900

0.265

0.983984

0.999996

4.08E-06

51002.03

0.933843

5.00E-06

87.39196

17391

0.28985

0.983984

0.999997

3.18E-06

57933.75

0.938179

4.00E-06

98.76884

19656

0.3276

0.981982

0.999998

2.34E-06

66033.08

0.95077

3.00E-06

112.191

22341

0.37235

0.997998

0.999998

1.59E-06

91024.78

0.965694

2.00E-06

154.3015

30739

0.512317

1

0.999999

7.53E-07

132599.5

0.985453

1.00E-06

221.402

44059

0.734317

1

二分类吸引子和鞍点的准确率的表达式ca相关推荐

  1. 二分类排斥子和鞍点的准确率的表达式pa

    r1 r2     <1 <1 吸引子 c >1 >1 排斥子 p >1 <1 鞍点 a <1 >1 反鞍点 fa 本文制作一个二分类网络用来分类p和a ...

  2. 二分类2x2对角矩阵准确率表达式

    前面的实验中分别测量了吸引子和鞍点,排斥子和鞍点,吸引子和排斥子的分类网络的准确率. 以吸引子和鞍点为例 r1 r2     <1 <1 吸引子 c >1 >1 排斥子 p & ...

  3. 是否所有二分类神经网络的准确率都能无限趋近100%?

    制作一个二分类的神经网络验证是否只要经过足够的迭代都能使准确率无限上升并接近1. r1 r2     <1 <1 吸引子 c >1 >1 排斥子 p >1 <1 鞍 ...

  4. 二分类吸引子,排斥子,鞍点和反鞍点数据汇总

    r1 r2     <1 <1 吸引子 c >1 >1 排斥子 p >1 <1 鞍点 a <1 >1 反鞍点 fa 图中的2*2数组有可能构成4种对象, ...

  5. 吸引子矩阵和鞍点矩阵可以用神经网络二分类吗?

    制作一个4*4*2结构的神经网络,向这个网络输入吸引子并让这个网络向1,0收敛 将这个网络简单表示成 s(c)-4-4-2-(2*k),k∈(0,1) 用同样的办法制作一个4*4*2的网络向这个网络输 ...

  6. 二分类minst0-1到0-9近似迭代次数公式和准确率公式汇总

    在前面的陆续实验中已经将二分类minst0,1到二分类minst0,9这9个实验都做完了,并得到了各自网络的迭代次数与准确率公式,可以近似的估算预期准确率的网络训练时间.实验的具体过程以minst0, ...

  7. 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure(对于二分类问题)

    首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个 ...

  8. ANN神经网络分类2*2矩阵:吸引子和反鞍点cfa-cp

    用吸引子和反鞍点做训练集用排斥子和吸引子做测试集,通过改变测试集吸引子和排斥子的比例观察分类效果,并总结规律. r1 r2     <1 <1 吸引子 c >1 >1 排斥子 ...

  9. 在二分类问题中,准确率一直处于50%上下的解决方法

    最近在 猫狗识别 项目中,不知为何准确率(训练集准确率和验证集准确率)一直处于0.5左右,这说明网络根本没有学习.后来查阅了许多他人的经验,并做了总结. 首先谈谈我的是如何解决的: 网络结构:Alex ...

最新文章

  1. HTML 框架 frameset,frame
  2. 遇到automation服务器不能创建对象...
  3. Nuxt.js项目不识别import原因及解决方法
  4. 2021 年 9 月 TIOBE 指数 C# 同比增长突破 1.2%
  5. 这10个功能模块,手把手教你从零设计电商系统
  6. uniapp 底部菜单_uniapp 原生导航栏
  7. mysql weblogic_weblogic连mysql的问题
  8. UNIX高级环境编程 第11、12章 线程同步及属性
  9. linux查看python安装库_linux下怎么查看python的包
  10. 网吧操作系统制作与优化2007最终版(转)
  11. 单片机阵列式键盘实验C语言,单片机4×4矩阵式键盘的课程设计
  12. Activiti6教程一
  13. linux更改jdk版本
  14. 下拉列表dropdown取消默认点击隐藏及修复需要二次点击的方法
  15. matlab拟合sin函数原理,matlabsin函数拟合
  16. since it exceeds Excel‘s limit of 65,530 URLS per worksheet
  17. php mysql admin_mysql+phpAdmin
  18. Multiple View Geometry(多视图几何)学习笔记(23)—射影摄像机对二次曲面的作用摄像机中心的重要性
  19. matlab将图片旋转的代码_空间曲线绕空间直线旋转生成的旋转曲面方程
  20. 数据库搭建范式——BC范式

热门文章

  1. 多协程实例讲解(python 三)
  2. mysql报错3534_win7下安装MYSQL报错:MYSQL 服务无法启动的3534问题
  3. python爬虫实例--爬取拉勾网
  4. 可迭代对象、迭代器与生成器
  5. docker-部署elk-6.1.3
  6. Linux_Centos中搭建nexus私服
  7. OC:数组排序、时间格式化字符串
  8. DNN 4.6.2的中文语言包
  9. Eclipse键盘控
  10. Wand mixture在Horseshoe模型中的应用