反思“灾难学习法”

最近在我们IT部门,经常可以学习到新知识。因为今天会爆发一件以外,明天又可能告诉你什么地方错了,于是你就可能了解很多你从来不知道的事情。这个过程就会发生知识传递。

中国人所说的“只可意会,不可言传”,大概就是这个意思。事情不发生就啥都不说,等到发生的时候,你就会发现,原先你知道的,才只是冰山一角。我称之为“灾难学习法”。

或许这也是正常的吧。我最近家里的天然气控制器了。以前一直很好的,所以我从来没关心过它。看看煤气表,发现已经到0了。当然得买气了。由于买气的时候,不知道卡上剩余多少钱,所以买了10立方的气。本想再加20的,却发现购买的机器,不允许给一个有数量的燃气卡充值(绝对是霸道的赚钱理论)。只能冲完这10m³的气体再说。可是充进去后发现燃气一样不能工作。我就怀疑是不是买的太少了,所以不让工作。因为电卡好像有个什么说法似的。怀着疑问,又去买了20m³。冲进去后还是不工作。仔细看看燃气表,发现下面有提示:断气、电量低。哦,那应该是电池没点了。换了新电池,发现还是不行。最后发现“断气”的字样还是存在。突然灵机一动,记得很多系统有个什么“激活”的说法。于是拿着卡,往燃气表中插入,只听“啲”的一声,“断气”消失。终于恢复正常。

不知道大家能否读懂上面一大串无聊的探索过程。但事实是,我是在燃气表不工作的时候,才去尝试搞清楚这个东东。我要是有些许能力欠缺,可能就得打电话求救了。最后一定的结局是,燃气表又恢复工作了,只是不知道你的心情如何。

一个显然的问题是:

  1. 我没有预先学习燃气表的工作原理
  2. 出现问题后,我也没有操作指南可以查看。或者我根本没意识到这点。

而真正的问题在于,如何做才是最好的呢?又是“最”好,我最近特别喜欢回答这样的问题。因为这样才显得有意思。

一个很显然的判断是,“灾难学习法”是高成本的。不过细想一下,我们又不得不说,有时候它又是必不可少的。这是因为我们要评估一个方法是否合适的时候,需要根据环境、能力来进行选择的。下面是一个简单的学习方式的分析表(现状),学习模型(Study Modle)

能力/问题

简单

复杂

困难

新手

口授

反复

灾难

胜任

-

切磋

钻研

高手

-

-

联想

从上面这个表中,可以看出。其实灾难学习法的根本在于,我们对于目前的事情来看,只是一个新手。要改变这个现状,必须改变我们的能力。能力上不去,只可能更多次地经历“灾难”。

并且,我们可以观察到,表格上面是下面的基础。那么如果需要改变能力,我们也需要踏实地做好对于简单和复杂的事情处理方法的总结,即做好我们原本“口授”和“自学”的事情。只有做实这些事情,才有可能晋升一级能力。

一件事,看起来是一个样,但如果只是简单地去下断言,很容易思考片面。只有系统地思考问题,才可能看清事情真相。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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