人生三个陷阱…看完后你会明白

一个农夫进城卖驴和山羊,经历了一系列的骗局,包括偷走山羊、驴子和衣服的故事,揭示了人生三大陷阱:大意、轻信、贪婪。
一个农夫进城卖驴和山羊。山羊的脖子上系着一个小铃铛。三个小偷看见了,一个小偷说:“我去偷羊,叫农夫发现不了。”另一个小偷说:“我要从农夫手里把驴偷走。”第三个小偷说:“这都不难,我能把农夫身上的衣服全部偷来。” 
  
  第一个小偷在道路的转弯处悄悄地走近山羊,把铃铛解了下来,拴到了驴尾巴上,然后把羊牵走了。农夫四处环顾了一下,发现山羊不见了,就开始寻找。 
  
  这时第二个小偷走到农夫面前,问他在找什么,农夫说他丢了一只山羊。小偷说:“我见到你的山羊了,刚才有一个人牵着一只山羊向这片树林里走去了,现在还能抓住他。”农夫恳求小偷帮他牵着驴,自己去追山羊。第二个小偷趁机把驴牵走了。 
  
  农夫从树林里回来一看,驴子也不见了,就在路上一边走一边哭。走着走着,他看见池塘边坐着一个人,也在哭。农夫问他发生了什么事。 
  
  那人说:“人家让我把一口袋金子送到城里去,实在是太累了,我在池塘边坐着休息,睡着了,睡梦中把那口袋推到水里去了。”农夫问他为什么不下去把口袋捞上来。那人说:“我怕水,因为我不会游泳,谁要把这一口袋金子捞上来。我就送他二十锭金子。” 

  
  农夫大喜,心想:“正因为别人偷走了我的山羊和驴子,上帝才赐给我幸福。”于是,他脱下衣服,潜到水里,可是他无论如何也找不到那一口袋金子。当他从水里爬上来时,发现衣服不见了。原来是第三个小偷把他的衣服偷走了。 
  
  这就是人生三大陷阱:大意、轻信、贪婪。
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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