blinddeconv.processing.extensions.pareto_analysis module

Модуль многокритериального анализа на основе фронта Парето.

Реализует анализ производительности алгоритмов слепой деконволюции по множеству критериев с построением и визуализацией фронта Парето.

Возможности:

• 3D визуализация поверхности Парето

• 2D проекции для попарного анализа критериев

• Статистическое сравнение алгоритмов

• Тепловые карты производительности

Автор: Беззаборов А.А.

class blinddeconv.processing.extensions.pareto_analysis.ParetoFrontAnalyzer(processing_instance: Any, output_folder: str = 'pareto_analysis')

Базовые классы: ProcessingExtension

Многокритериальный анализ производительности с построением фронта Парето.

Предоставляет комплексный анализ производительности алгоритмов по нескольким конкурирующим критериям (качество vs скорость, устойчивость к шуму vs размытию).

Фронт Парето представляет множество недоминируемых решений, где ни один критерий не может быть улучшен без ухудшения другого.

Возможности:

• 3D визуализация поверхности Парето (шум x размытие x качество)

• 2D проекции для попарного анализа критериев

• Статистическое сравнение алгоритмов

• Тепловые карты производительности

Точка x* является Парето-оптимальной, если не существует другой точки x, такой что f_i(x) >= f_i(x*) для всех критериев i, и f_j(x) > f_j(x*) хотя бы для одного критерия j.

ALPHA = 0.7

COLORMAP = 'viridis'

FIGURE_DPI = 300

LINE_WIDTH = 2

MARKER_SIZE = 60

__init__(processing_instance: Any, output_folder: str = 'pareto_analysis')

Инициализация анализатора Парето.

Параметры

processing_instanceAny

Ссылка на объект Processing.

output_folderstr

Директория для сохранения результатов анализа.

execute(save_figures: bool = True) → DataFrame

Выполнение комплексного анализа фронта Парето.

Параметры

save_figuresbool, по умолчанию True

Сохранять сгенерированные графики.

Возвращает

pd.DataFrame

DataFrame со всеми данными анализа.