2016.4.24

14岁生日感言

相信经常看我博客的小朋友都知道了,每次我发这种日期开头的博客,就是有大新闻了
首先今天是我的又一个14岁生日.
深夜探访时间长河,发现
两年前及以前,生日从来都是跟一大群亲戚一起过,朋友没几个知道的
去年,生日自己一个人过,没有任何人想起来
今年的早上,我发现自己的QQ已经被来自各方的祝福刷满了,各大OIQQ群里几乎都有人在刷消息
虽然这存在招黑的风险…但是还是非常感动的

曾经的我,独自徘徊在黑暗的角落
后来的我,紧盯着世界里唯一的那束光
再后来,那束光消失了,感觉整个世界又暗了下来
到如今,我的身边又光芒缭绕

我也不知道我做了什么,让这么多人认识了我…想来大部分都是这个博客的功劳吧..

在生命的寒冬迎来了第一轮暖日
又因为它的离去陷入了又一次冰河时期
如今的我,已经不会再只看向天上的日轮
因为我知道,在这地面上还开满了芬芳的花朵

谢谢你们给我的每一句祝福,谢谢你们为我做的一切,谢谢你们的陪伴

昨天中午突然有了一个想法,想要进队,找一个专业限定不是很严的好大学,然后去读生物
然后总结了一下别人说过的,感觉符合条件的只有PKU(砸
尽管这样, 还是没有太多干劲…毕竟最深处是个十分怕麻烦的人啊…
不过还是要试一下,所以心里就又燃起了希望呢..

最后,希望各位在贴吧里,BZOJ discuss里发了我生日的帖子的人删一下帖..实在是影响不好

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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