创意的市场因素分析

设计师的设计活动不能脱离市场,没有广告委托客户,广大消费者的参与,广告实践行为就毫无意义,同时,广告设计实践受到特定历史条件的限制,实践过程中遇到错误和不合时宜的东西,需要设计师能动地处理,选择,真正做到“古为今用,洋为中用”。
 
创意无法则被很多创意人奉为教条,头脑活跃的广告人天马行空,灵光乍现,好的创意往往在不经意间迸发,循规蹈矩反而有可能约束创意的发散,所以有些人认为创意是不需要法则的,甚至认为遵循法则产生的创意一定不是好创意,在广告界流传着这样一句话,创意像爱情一样不可分析,但是事实真的如此吗。
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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