Сгенерируйте изображение: Суть объединения алгоритмов кластеризации с NIPALS (линейным) и KPLS (нелинейным) заключается в построении трехступенчатой архитектуры "кластерная стратификация - подгонка модели - объединение прогнозов" для адаптации к потребностям моделирования гетерогенных данных (включая несколько подгрупп, смешанные линейные и нелинейные признаки). Конкретный процесс выглядит следующим образом: 1) Принцип кластерной стратификации: Иерархический алгоритм кластеризации используется для группировки предварительно обработанного набора данных. Коэффициент силуэта используется в качестве индекса оценки, и оптимальное количество кластеров автоматически определяется в пределах диапазона "максимального количества кластеров", установленного пользователем. В то же время кластеры с размером выборки ниже "минимального порогового значения количества образцов" объединяются, чтобы гарантировать, что каждый кластер имеет достаточно образцов для моделирования (рекомендуется 20-50). 2) Обнаружение нелинейности внутри кластера: Для каждого независимого кластера производительность модели линейного NIPALS и нелинейного KPLS сравнивается посредством внутренней перекрестной проверки (с использованием увеличения R² в качестве критерия). Если увеличение R² KPLS по сравнению с NIPALS превышает "порог обнаружения нелинейности" (по умолчанию 5,0%), кластер определяется как нелинейный признак и для моделирования выбирается KPLS; в противном случае он определяется как линейный признак и для моделирования выбирается NIPALS. 3) Объединение моделей и прогнозирование: Когда вводится новый образец, он назначается соответствующей кластерной модели с помощью алгоритма сопоставления ближайших соседей. Система автоматически вычисляет взвешенный R² каждого кластера (взвешенный по размеру выборки кластера), выводит общий результат прогнозирования и сохраняет независимые параметры моделирования и показатели производительности каждого кластера для поддержки интерактивного анализа. Пожалуйста, нарисуйте блок-схему алгоритма CPLS со ссылкой на данное изображение и экспортируйте ее в формате mermaid.
Четырехэтапная генеративная парадигма, основанная на "семант...
![Пожалуйста, предоставьте схему улучшенной архитектуры YOLO11s-seg, отображающую как можно больше слоев структуры сети с точными структурными деталями. Общая структура должна быть разделена на левую и правую части. Левая сторона должна иллюстрировать улучшенную структуру backbone, а правая сторона должна отображать улучшенные секции neck и head. Каждый структурный компонент должен быть четким и полным. Общая цветовая схема должна быть в теплых тонах, а стиль должен напоминать схемы структуры сети, встречающиеся в статьях ведущих конференций или журналов по информатике. Улучшенная структура сети основана на следующих спецификациях:
Вход: [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:
Разделение на две ветви по 512 каналов
Ветвь A: Прямое соединение
Ветвь...](/_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)