2018.7.30学习日志

本日学习任务主要讨论了如何使用STM32实现霓虹灯闪烁的功能,并进行了项目整体规划与小组分工。着重思考了如何通过按键来控制灯光变换。

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今日学习任务讨论如何利用所学知识实现霓虹灯闪烁的相关功能

今日任务完成情况

(详细说明本日任务是否按

计划完成,开发的代码量)

按照计划和要求,完成当天的学习任务。

主要进行小组分工和项目的整体规划。

今日开发中出现的问题汇总

暂无

今日未解决问题

基本解决当天问题。

今日开发收获

思考如何利用STM32实现灯的变换,通过按键进行一定的控制。

其他

 

 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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