参加了孔博士的答辩会

 今天下午 参加了孔博士的答辩会 听了博士的报告 也见识了几位专家的厉害 提得问题都很尖锐 可惜是地学的  以后就看看师兄他们的答辩了。。。 呵呵

今 天 也知道了 原来毕业时 有一个潜规则 就是要吃饭 呵呵 听起来觉得 挺自然的 对吧? 大家一场同学,师徒一起吃个饭算什么  但是你不知道的是:刚才还很厉害的那些博导们 现在一下子都收敛起刚才的高高在上一丝不苟的专家姿态 猛然 亲民了...  再下去 学位应该到手了

well,let's talk in English,ok?  Those days, I' ve watched serveral movies, such as "Apocalypto" and "Gladiator".
They are very good movie,so attractive and impressive. Now, I just know how lucky I am. Cause I'm not living in the savage world where the endless violence and the brutal fighting always work as the most important power. Nowadays, there is a power, consisted of not only the primitive violence but also other very strong power such as politics, wealth  and so on.

There is a very good speak and propaganda video: An Inconvenient Truth, and the two actors, they are, the earth, Al Gore the precedent vice-president of US. That's a pretty good video to make people aware of How important  the environment protection is and how terrible the world will be if the global warming is kept in present rate.

Mark Twain said: "what get us into trouble is not what we know. It's what we know for sure that just ain't so".
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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