专业英语0825

探讨如何利用栈进行二叉树的中序非递归遍历,以及后序遍历序列与相应树结构之间的关系,强调了栈操作在算法实现中的关键作用。

Pop Sequence

出栈序列

stack

堆栈

sequence

序列

obtain

获得

the maximum capacity of the stack

栈的最大容量

An inorder binary tree traversal can be implemented in a non-recursive way with a stack.

一个有序二叉树遍历可以用非递归的方式实现。

inorder
n. 中根次序
binary
adj. [数] 二进制的;二元的,二态的
复数 binaries
implemented
v. 实施(implement的过去分词形式);执行
adj. 应用的
non-recursive
非递归的

suppose

vt. 假设;认为;让(虚拟语气);推想
vi. 猜想;料想
conj. 假使…结果会怎样
过去式 supposed过去分词 supposed现在分词 supposing第三人称单数 supposes

the stack operations

堆栈操作

Figure

n. 数字;人物;图形;价格;(人的)体形;画像
vi. 计算;出现;扮演角色
vt. 计算;认为;描绘;象征
过去式 figured过去分词 figured现在分词 figuring复数 figures第三人称单数 figures

generated

v. 产生;引发;生成(generate 的过去式及过去分词)

unique

adj. 独特的,稀罕的;[数] 唯一的,独一无二的
n. 独一无二的人或物
n. (Unique)人名;(英)尤妮克

postorder

后序遍历

hence

因此,今后

a stack operation

栈操作

postorder traversal sequence

 后序遍历序列

the corresponding tree

相应的树

guaranteed

v. 保证;提供(产品)保修单;确保;肯定……必然发生;
为……作保;为……做经济担保(guarantee 的过去式及过去分词)
adj. 肯定的;保证的
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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