代码讲解# 定义目标函数 def objective_function(x): weights = x[:11] T = x[11] composite_index = pearson_fusion(data, we

这段代码实现了一个目标函数`objective_function`，并使用`minimize()`函数进行反向优化调整。 首先，`objective_function`的输入参数是一个长度为12的一维数组`x`，其中前11个元素表示权重，最后一个元素表示时间T。在函数内部，将前11个元素赋值给变量`weights`，将最后一个元素赋值给变量`T`。 接下来，使用`pearson_fusion()`函数计算出基于权重加权的复合指数`composite_index`。然后，根据时间T和数据长度N生成时间序列`t`和随机游走序列`W`。将权重向量`weights`重复扩展到与`composite_index`相同的长度，并将其余部分填充为0。最后，根据公式$Z(t) = \exp(-0.5t)\cdot composite\_index + \sum_{i=1}^{N} weights_i\cdot W_i$ 计算出Z序列，并返回使得Z序列最大值超过0.9倍的最大值时对应的时间点与实际故障时间之间的差值的相反数。 最后，使用`minimize()`函数对`objective_function`进行反向优化调整，以求得最优的权重向量和时间T。将结果保存在变量`res`中，其中`res.x`包含了优化后的权重向量和时间T，通过切片操作可以分别提取出权重向量和时间T，保存在变量`optimized_weights`和`optimized_T`中。