SSWI: алгоритмы и практические примеры. Алгоритмы и коды, практические примеры

Использование этого алгоритма позволяет ученым получить более глубокие и детальные представления о нелинейных взаимодействиях и взаимосвязях между параметрами, что способствует более точному моделированию и пониманию ядерных процессов

Алгоритм учета нелинейных взаимодействий и взаимосвязей

1. Задать начальные значения для параметров ?, ?, ?, ?, ?.

2. Рассмотреть возможность использования нелинейных моделей или методов машинного обучения, которые могут учитывать сложные взаимодействия и взаимосвязи между параметрами ?, ?, ?, ?, ?.

Например, можно использовать методы нелинейной регрессии, нейронные сети или другие нелинейные модели.

3. Использовать выбранный метод для обучения модели на имеющихся данных и построения предсказательной модели SSWI. Модель должна учитывать нелинейные зависимости между входными параметрами и SSWI.

4. Учитывать взаимосвязи между параметрами ?, ?, ?, ?, ?, например, используя методы факторного анализа или структурного моделирования.

Это поможет определить, какие параметры влияют друг на друга и на SSWI.

5. Оценить полученную модель с помощью проверки на тестовых данных или использования других критериев оценки качества моделей.

6. Повторить шаги 1—5 несколько раз, чтобы найти оптимальные значения для параметров ?, ?, ?, ?, ?, которые максимизируют точность модели и учитывают нелинейные взаимодействия и взаимосвязи.

7. Получить окончательную модель, которая предсказывает SSWI на основе значений параметров ?, ?, ?, ?, ?, учитывая нелинейности и взаимосвязи между ними.

Использование этого алгоритма позволит ученым получить более точные и комплексные представления о взаимодействиях между частицами в ядрах атомов, учитывая нелинейности и взаимосвязи между параметрами.

Код для обучения модели с использованием нелинейных методов машинного обучения будет зависеть от выбранной модели.

Однако, я могу предоставить пример обучения модели с использованием метода RandomForestRegressor из библиотеки scikit-learn

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

from sklearn.metrics import mean_squared_error

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Шаг 1: Задание начальных значений параметров ?, ?, ?, ?, ?

alpha = 1.0

beta = 1.0

gamma = 1.0

delta = 1.0

epsilon = 1.