突发异想,关于人体。

博客提到生物尤其是动物很神奇,最初由有机物进化而来。还举例一种像章鱼的鱼能模仿海蛇等生物以适应环境。此外,作者提出异想,认为人长期吃一种食物会腻,可能是为防止营养不均的自我保护机制。

         一直认为生物,特别是动物是很神奇的东西,特别是想到生物最初是由有机物进化而来的时间。而进化更难以理解,因为一般而言,动物的器官的机能或特质,是不为主观意识所控制的,而看了很多美国国家地理的节目,却看到了太多的为了适应自然环境和竟争对手而产生的进化,比如,一,有一种可变色的有很多脚的鱼(有点像章鱼),居然可以模仿多种其它水下生物,其中包括模仿海蛇以吓跑其它生物。。。

        我的异想是,既然人被刺被烧被痛是一种自我保护机制,那长期吃一种食物会腻,是不是为了防止营养不均?

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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