优快云 Blog升级通告

优快云Blog于2006年5月16日完成系统升级,主要改进包括从dotnet1.1升级到2.0,提高代码执行效率,并将认证系统迁移至Passport,实现统一登录。对于密码不一致的问题提供了找回解决方案。


优快云 Blog升级通告

各位网友:

优快云 Blog已于2006年5月16日升级到新版本,本次升级将系统从dotnet1.1到2.0,提高了代码的执行效率;并且将Blog的认证系统迁移为社区的Passport认证,将来用户可以统一通过Passport登录我们的Blog系统。

注意:现在登录Blog系统统一使用Passport的密码,如果您的Blog帐号密码和Passport密码不一致,请使用Passport密码,如果忘记了Passport密码,请使用Passport的通过回答问题新设密码或者把新设密码的连接发到注册Email 功能来找回密码。

如果忘记了您的passport注册邮箱或者没有设置回答问题,可以将你在Blog的注册邮箱和密码发送到crj(AT)youkuaiyun.com邮箱,我们验证通过后,将联系Passport管理员帮你手工找会密码发送到你的注册邮箱。 (注意手工找回密码工作量比较大,请大家尽可能回忆找回以前的密码,谢谢大家)

优快云 Blog开发组

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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