古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志

本文引用了苏轼《晁错论》中的一段话,强调了成就大事不仅需要超凡的才能,更需要坚韧不拔的意志。以大禹治水为例,说明面对困难时应当冷静分析、逐步解决。
《坚忍不拔》(选自苏轼《晁错论》)
 
原文: 古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志。昔禹之治水,凿龙门,决大河,而放之海。方其功之未成也,盖亦有溃冒冲突可畏之患,惟能前知其当然,事至不惧而徐为之图,是以得至于成功。 

译文:

古代的成就大事业的人,不但要有超出普(通世)人的才华,也必须要有坚韧不拔的意志。过去大禹治水,打通龙门,疏通大河,来使河流流进大海。当他的功业尚未成就的时候,也有溃堤、渗露(冲突也是溃堤的渗露的意思)等等可怕灾祸,只有能够预先知道事情的来龙去脉,事情到了(可以)不畏惧而且(能够)慢慢地为这件事情谋划,因此能够得到最终的成功。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/24494482/viewspace-673192/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/24494482/viewspace-673192/

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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值