Bitte generiere ein Bild: Der Kern der Kombination von Clustering-Algorithmen mit NIPALS (linear) und KPLS (nichtlinear) besteht darin, eine dreistufige Architektur aus "Clustering-Stratifizierung - Modellanpassung - Fusionsvorhersage" zu konstruieren, um sich an die Modellierungsanforderungen heterogener Daten (einschließlich mehrerer Untergruppen, gemischter linearer und nichtlinearer Merkmale) anzupassen. Der spezifische Prozess ist wie folgt: 1) Clustering-Stratifizierungsprinzip: Ein hierarchischer Clustering-Algorithmus wird verwendet, um den vorverarbeiteten Datensatz zu gruppieren. Der Silhouettenkoeffizient wird als Bewertungsindex verwendet, und die optimale Anzahl von Clustern wird automatisch innerhalb des vom Benutzer festgelegten Bereichs der "maximalen Anzahl von Clustern" bestimmt. Gleichzeitig werden Cluster mit Stichprobengrößen unterhalb des "Mindestschwellenwerts für die Stichprobenanzahl" zusammengeführt, um sicherzustellen, dass jeder Cluster genügend Modellierungsstichproben enthält (20-50 werden empfohlen). 2) Intra-Cluster-Nichtlinearitätserkennung: Für jeden unabhängigen Cluster wird die Modellleistung von linearem NIPALS und nichtlinearem KPLS durch interne Kreuzvalidierung verglichen (unter Verwendung der Erhöhung von R² als Kriterium). Wenn die R²-Erhöhung von KPLS im Vergleich zu NIPALS den "Nichtlinearitätserkennungsschwellenwert" (standardmäßig 5,0 %) überschreitet, wird der Cluster als nichtlineares Merkmal bestimmt und KPLS für die Modellierung ausgewählt; andernfalls wird er als lineares Merkmal bestimmt und NIPALS für die Modellierung ausgewählt. 3) Modellfusion und -vorhersage: Wenn eine neue Stichprobe eingegeben wird, wird sie dem entsprechenden Clustermodell durch den Nearest-Neighbor-Matching-Algorithmus zugewiesen. Das System berechnet automatisch das gewichtete R² jedes Clusters (gewichtet nach der Cluster-Stichprobengröße), gibt das Gesamtergebnis der Vorhersage aus und behält die unabhängigen Modellierungsparameter und Leistungsindikatoren jedes Clusters bei, um die interaktive Analyse zu unterstützen. Bitte zeichne das Algorithmus-Flussdiagramm von CPLS unter Bezugnahme auf das gegebene Bild und exportiere es in Mermaid-Form.
Ein vierstufiges generatives Paradigma, basierend auf "seman...
![Bitte erstellen Sie ein Diagramm der verbesserten YOLO11s-seg Architektur, das so viele Schichten der Netzwerkstruktur wie möglich mit genauen strukturellen Details zeigt. Die Gesamtstruktur sollte in einen linken und einen rechten Abschnitt unterteilt sein. Die linke Seite sollte die verbesserte Backbone-Struktur darstellen, während die rechte Seite die verbesserten Neck- und Head-Bereiche zeigen sollte. Jede Strukturkomponente sollte klar und vollständig sein. Das gesamte Farbschema sollte warmtonig sein, und der Stil sollte Netzwerkstrukturdiagrammen ähneln, die in erstklassigen Informatik-Konferenz- oder Zeitschriftenartikeln zu finden sind. Die verbesserte Netzwerkstruktur basiert auf den folgenden Spezifikationen:
Input: [3,640,640]
│
└─Backbone: MobileNetV4HybridMedium (factor=0.25)
│
├─Conv0: Conv2d(3→8, k=3, s=2) + BN + ReLU6 → [8,320,320]
│
├─Layer1: FusedIB(8→12, s=2) → [12,160,160] (P1)
│
├─Layer2:
│ ├─UIB(12→20, s=2) → [20,80,80]
│ └─UIB(20→20, s=1) → [20,80,80] (P2)
│
├─Layer3:
│ ├─UIB(20→40, s=2) → [40,40,40]
│ ├─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40]
│ ├─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40]
│ ├─4× (UIB+MHSA) → [40,40,40]
│ └─UIB(40→40, s=1) → [40,40,40] (P3)
│
└─Layer4:
├─UIB(40→64, s=2) → [64,20,20]
├─5× UIB → [64,20,20]
├─4× (UIB+MHSA) → [64,20,20]
└─2× UIB → [64,20,20] (P4)
│
└─Neck:
│
├─SPPF:
│ Conv(64→32) → 3×MaxPool → Concat → Conv(128→1024) → [1024,20,20] (P5)
│
└─C2PSA_mona ×2:
Split into two 512-channel branches
Branch A: Direct connection
Branch...](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FQDBc1BIBGbvje1FqHJjm2d7CaYOob7cn%2Fcd190b7e-4df0-4d77-9c86-6989f592119d%2F9fa32595-8168-4390-8896-0d36eafa5a9f.png&w=3840&q=75)