RF2401多少结点，求助如何让两个RF2401无线模块接近一定的距离后能自动感应

来源：整理时间：2023-03-19 11:05:59 编辑：亚灵电子网手机版

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1，求助如何让两个RF2401无线模块接近一定的距离后能自动感应
2，在题图45所示电路中已知R11k殴Rf2k欧R10k欧ui3v试求输出电
3，随机森林模型RF

1，求助如何让两个RF2401无线模块接近一定的距离后能自动感应

自动感应到就是有一方在不停的发数据，有一方接到了数据呗。你就一边设成发送端让它不停的发信号，一边设成接收端不停的接不就行了。

求助如何让两个RF2401无线模块接近一定的距离后能自动感应

2，在题图45所示电路中已知R11k殴Rf2k欧R10k欧ui3v试求输出电

这类问题紧紧抓住虚地虚断虚短其他不要考虑那些公式不要死记分析为主u5是你标5的地方[i1=if]i1=(ui-un1)/R1=if=(un1-u5)/Rf[iR=iR]A2运放上面的两个R(u5-un2)/R=(un2-u0)/R联立上面两式子可知u0=-u5=-uiRf/R1注意：解运放的问题一定要理解虚地虚短虚断即这些式子 vp=vn ip=in 然后联系 KVL KCL 很简单的就是以一些结点为主的电流电压关系注意方向正负注重分析不要记公式可能上面算的有些出入但还是希望对你以后学习这块知识有所帮助

在题图45所示电路中已知R11k殴Rf2k欧R10k欧ui3v试求输出电

3，随机森林模型RF

集成学习通过构建多个学习器，将结果进行整合，已获得比单一学习器更好的泛化性能。目前集成学习方法分类两类，一类的Boosting算法，学习器之间有较强的依赖关系，串行学习；另一类是Bagging算法，学习器之间无依赖关系，可以并行学习，随机森林(Random Forest,RF)是典型的Bagging集成学习算法。 Bagging是“Bootstrap aggregation”的简写，代表一种自主采样法：从原始数据集中，有放回地重采样n个样本，形成一个新的数据集；假设每个样本的维度是a,，再随机抽取k个特征训练一个决策树；以上两步重复m次，就得到随机森林模型(m个决策树)，最终通过投票的方式得到最终预测结果。 Bagging算法是一种集合模型训练的框架，通过多次抽样训练多个弱学习器，集合弱学习器(弱学习器低偏差，高方差)的结果提高模型的泛化能力。如果弱学习器是决策树，多个决策树模型就构成随机森林，弱学习器还可以是其他学习器。决策树属于非参数学习算法，可用于解决分类和回归的问题。回归问题的结果是叶子结点的样本平均值。决策树的构建步骤主要分为三部分：在随机森林中计算某个特征X的重要性，方法如下: （1）对于随机森林中的每一棵树，使用响应的（OOB）袋外数据计算分类误差，记为errOOB1。（2）随机将袋外数据所有样本的特征X加入噪声（随机改变特征X 的取值），再次计算分类误差，记为errOOB2。（3）假设随机森林有N棵树，特征X的重要性为 .。若给某个特征加入噪声后，袋外数据的准确性大幅下降后，说明该特征重要程度比较高。 (如有不同见解，望不吝赐教!!!)

随机森林模型RF