庆祝女儿5个月了

晃眼间女儿出生5个月了,从2008年5月1日到2008年10月1日,感觉既漫长又短暂;漫长的是老婆经常自己带孩子实属不易,还幸亏岳父大人在我家,帮老婆做饭、买菜、照料孩子;短暂的是从女儿刚出生的55厘米到现在的70多厘米,感觉长的好快呀,昨天老婆还跟我讲,“恩,我都记不清她刚出生时的样子了”,我说“幸亏都在数码相机和DV拍下来了,否则孩子长大了跟咱们要,拿不出来就惨了”,呵呵。

女儿很乖,只要有人跟她说话,她就伊呀呀地学着,她最喜欢,看我“表演”,吹口哨,有时边看办学习,用手比划着,嘿嘿,其实,我在家里演讲时,女儿是最忠实的看官,她认真的看着我唾沫飞溅地讲着对企业、市场、社会等众多看法,当我的眼神掠过她的面庞时,发现她认真的脸上马上会意地浮现出“赞赏”的笑容,还加上“力挺”的手势,每回讲到此时,我会更加“卖力”的将自己的演讲进行到底。

女儿的长相和性格都毫无遗漏的从我跟老婆身上中和、继承下来,这点是我们最引以为荣的,希冀在2008年的下半年,我会多抽时间陪陪女儿和老婆,经济允许的话,就买辆车,带着她们一起出去玩,从2001年9月3日来北京到现在,我在北京的唯一财富就是老婆和女儿了,倘若今后某天真在北京混不下去了,车一开,载着老婆和女儿就回老家去了喽!

个人需求是第一生产力!这是我自上internet的一句座右铭,我愿为我们一家的幸福生活而拼搏,去创造生产力,其实人活着就是跟家人一起更好地活着,其它的都是不重要的。

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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