11、计算机基础原理深度剖析

计算机基础原理深度解析

计算机基础原理深度剖析

1. 逻辑左移操作

逻辑左移(Shift Logical Left,SHL)是计算机中一种重要的位操作。以 16 位操作数为例,进行一位 SHL 操作时,所有位向左移动一位,最低有效位(LSB)补零,符号位则移入进位标志 C。一次左移操作相当于将有符号整数乘以 2。但如果操作后符号位发生变化(从 0 变为 1 或从 1 变为 0),则表示发生了溢出,这意味着由于编程错误,结果不再正确,这也是不实现算术左移(SAL)操作码的原因。

IV 会生成多种控制信号:
- NS:不进行移位
- SHL:左移
- SHR:右移(逻辑或算术)
- ARI:算术类型

当操作数为 32 位时,移位器输出的逻辑方程如下:
- Sh0 = S0 NS + S1 SHR
- Shi = Si NS + Si - 1 SHL + Si + 1 SHR (i = 1, 2, … 30)
- Sh31 = S31 NS + S30 SHL + S31 ARI

其中,Shi 是第 i 位的移位器输出,Si 是加法器第 i 位的和。图 3.8 展示了用于生成 Shi 的与 - 或门实现。对于非移位操作,只有 NS 为 1,加法器的和位直接连接到总线而不发生偏移;对于左移操作,只有 SHL 为 1,加法器的和位向左偏移一位;对于右移操作,SHR 始终为 1,ARI 位决定是否保留符号位,1 表示保留,0 表示不保留。

2. 状态寄存器

在第三代计算机中,状态寄存器(SR)被用于记录当前正在执行的程序的部分运行环境。SR 也被称为标志(F)寄存器或程序状态字(PS

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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