看黄易的边荒传说

博客内容为《边荒传说》里谢玄与刘裕的交谈。谢玄提点刘裕战场不拘礼,刘裕转告朱大将军对谢安的感激。谢玄提及朱大将军曾被擒,因谢安维护家属才免死,还问刘裕从中领悟到什么,刘裕和谢玄看法不同。
谢玄不单是北府兵的首脑主帅,更是北府兵的精神所在。包括刘裕在内,对他的信心已接近盲目,没有人不深信他可领导全军踏上胜利的大道。

  谢玄忽然放缓马速,变得与刘裕平排,微笑道:“小裕昨晚睡得好吗?”

  刘裕大感受宠若惊,有点不知所措的答道:“睡得像头猪那样甜。”

  谢玄见他慌忙勒马,温和的提点道:“战场上不用拘束于上下之礼,即使同席共寝又如何?”

  刘裕尴尬点头,忽然记起一事,道:“有一件事下属差点忘记为朱大将军转述,朱大将军着下属转告玄帅,他对安公为他作的事,非常感激。”

  在北府军中,“安公”是对谢安的匿称,以示对谢安的尊崇。

  谢玄点头道:“他有说及是甚么事吗?”

  刘裕摇头道:“朱大将军没有道明,我则不敢问他。”

  谢玄往他投上深深的一眼,淡淡道:“当年他被擒投降,司马道子力主把他在建康的家属全体处死,全赖安叔大力维护,又派人把他家眷送往广陵,由我保护,然后力劝皇上,使皇上收回成命,现在终得到回报。小裕从这件事学懂甚么呢?”

  刘裕动容道:“做人眼光要放远些儿。”

  谢玄哑然失笑道:“我还以为你会说做人必须守稳原则,认为对的便坚持不懈。”

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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