PHP根据前缀 长度生成卡号

    /**
     * 实现功能  :根据前缀 长度生成卡号
     * author: 程江浩  2024/4/22
     * @param $prefix 前缀
     * @param $digit 位数
     * @param $count 生成数量
     * @return array
     */
    public function createCard($prefix, $digit,$count)
    {
        $cardList = array();
        $length  = $digit - strlen($prefix);//需要补充的数字长度
        for ($i = 1; $i <= $count; $i++) {
            $randMaxNumber = (int) str_repeat("9",$length);//随机数最大数
            $tempSaveData  = $prefix . str_pad($i, $length, mt_rand(0,$randMaxNumber), STR_PAD_LEFT);
            $cardList[$tempSaveData] = $tempSaveData;
        }
        return $cardList;
    }

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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