2015年1月26号工作日志

最新推荐文章于 2024-05-26 21:45:05 发布

Y_mmmmmmm

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Y_mmmmmmm/article/details/43163937

本文记录了作者在进行第三个课程设计过程中遇到的问题及其解决办法，并分享了《华为时间管理》一书的读后感，同时列出了次日的工作计划。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

工作日志

日期

今日工作结果

问题及改善方法

明日计划

1.26

1.第三个课程设计写完，目前在

排除BUG

2.完成了《华为时间管理》的读后感

问题：在第三个课程设计中，出现了无法将

链表写入文件中

改善方法：只是忘记了关闭文件

1.将第三个课程设计完善

2.帮助组内其他成员完成课程设计

3.阅读C语言算法文档

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Y_mmmmmmm

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基于STM32F4的BMS电池管理系统：实现SOC均衡与电池监控的先进控制器

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基于MATLAB的粒子群算法优化SVM多特征输入分类模型及其应用

08-23

一种利用粒子群算法（PSO）优化支持向量机（SVM）进行多特征输入单输出的二分类及多分类建模的方法。文中提供了完整的MATLAB代码，涵盖数据预处理、模型训练与评估、参数优化以及结果可视化的全过程。通过调整SVM的关键参数——惩罚因子C和RBF核参数gamma，实现了对模型性能的有效提升。实验结果显示，在特定数据集上，经过PSO优化后的SVM模型将分类准确率从82%提高到了94%。适合人群：熟悉MATLAB编程环境并对机器学习尤其是SVM有一定了解的研究人员和技术开发者。使用场景及目标：适用于需要解决复杂分类问题的数据科学家或工程师，旨在帮助他们掌握如何运用PSO来寻找最佳超参数组合，从而改善SVM模型的表现。同时，提供的可视化工具能够直观展示优化过程和结果。其他说明：文中还给出了若干实用技巧，如针对大规模数据集选择合适的SVM实现方式、高维度特征空间下的降维处理方法等，有助于避免常见陷阱并确保优化过程顺利进行。