十二个“一”的转换视角解读

通过对《周易》中‘仁者见之谓之仁,智者见之谓之智’的理解,本文对十二个不同形态的‘一’字进行了多角度的解读,不仅从物理特性如粗糙度、锐利度等进行分析,更进一步将其拟人化,探讨其性格特质,并以武侠故事为背景创作短篇小说,展示了视角转换的魅力。

十二个“一”的转换视角解读

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《周易》中写到:“仁者见之谓之仁,智者见之谓之智。”这句话的意思是仁者见它说是仁,智者见它说是智。比喻对同一个问题,不同的人从不同的立场或角度有不同的看法。无论是生活还是学习,很多时候都需要我们转换视角辩证地去看待问题。上图的各个“一”如果以寻常视角看来,不过是“一”这个字的不同书写方式,然而这学期在老师的指导和要求下,我们对十二个“一”进行了不同视角的解读——开始是将其当作具有不同物体特性的物体,分析它们的粗糙度、锐利度、速度、韧性、力量、弹性、阻力、重量、密度、硬度。在将它们视为物理物体之后,进行深层的解读——将它们当作有情感的“人”,对每个“一”的开放性、责任心、外倾性、宜人性、神经质性进行比较,我选取了其中五个“一”,并赋予他们不同的角色特点,以武侠故事为背景写作一篇短篇小说。经过这一学期的学习,对十二个“一”已不是简单地视为书法,而是习惯于变换不同的角度对其进行解读,这种辩证的观察方法,在生活中同样适用。

MATLAB代码实现了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)。 数据归化:使用mapminmax将输入和输出归化到[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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