34、探索XPath递归与SIMD指令在算法优化中的应用

XPath递归与SIMD优化算法解析

探索XPath递归与SIMD指令在算法优化中的应用

1. 结构递归概述

结构递归是一个元组 ( f = (F, Σ, FI, Γ_f) ),其中:
- ( F = {f_1, …, f_n} ) 是结构函数的集合。
- ( FI = {fi_1, …, fi_k} ) 是初始结构函数的集合。
- ( Γ_f ) 是转换规则的集合。

结构递归以自顶向下的方式处理数据图,( FI ) 给出了开始此过程的结构函数。当一个树由结构函数处理时,会考虑其ssd表达式。转换规则规定了结构函数在遇到给定构造函数时应如何工作。

1.1 转换规则语法

转换规则 ( γ ) 的语法如下:

γ ::= (t1 ∪t2) = fi(t1) ∪fi(t2) | ({}) = {} | ({a : t}) = R |
      ({∗: t}) = Rd |
      ({a : t}) = if C then R1 else R2 |
      ({∗: t}) = if Cd1 then Rd1 else Rd2
R ::= fo, where fo ∈FoΔ(L)
Rd ::= fo, where fo ∈FoΔ∪{∗}(L)
C ::= i.(fj(t)) | n.i.(fj(t)) | (C1 ∧C2) | (C1 ∨C2)

这里,( i. ) 和 ( n.i. ) 分别缩写为条件 isempty not isempty isempty

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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