母爱

今天周末,起床迟了点,只看到江苏卫视真情栏目的一部分,大体上说的一个外地的母亲和自己15岁儿子间故事。估计是这个母亲和中国很多的普通母亲一样,恨铁不成钢整天就是逼着儿着上学吧,而这个15岁的儿子逆反心理作怪,就是怕学习,以致于孤身一个外出打工,结识形形式式的朋友,学会喝酒、抽烟。每一个人都有一个信念体系,这个体系形成的过程是艰难的,并且形成后是难以崩溃的,可是一旦崩溃人往往是无所适从的。我相信当初这个孩子和这个母亲肯定是知心朋友,可是为什么闹到这个地步呢,我没看到细节,但是可以推测无非就是强迫学习、因为一次考试失败进行打骂、语言数落他没人家孩子听话、天天诉数自己为培养儿子付出的代价、不听儿子的解释。。。。。。长久后儿子觉得这个母亲不是自己的朋友了,陌生了,这不还在真情现场拒绝和妈妈握手(不过最后结果挺好,两人和好回家)。其实我们也是从那个时期走来的,感触还是挺多的。人家都说孩子是自家的好,所以儿子都是恋母的,一味的数落会使他失去自信,生命应有的张力也被扼杀,心的距离就会远了。那个心理师说得好,家长是孩子成长的教练、导师,这个教练、导师不是要学历来定好坏,关键是你是否能用有效的办法唤醒孩子那个成为好孩子的欲望。好多的家长说自己确实学历不高,无法有效的和孩子沟通,这完全是借口吧,古话说得好,活到老学到老,你学呀,是不是?
说到这儿想起了几个有关母亲与儿的故事,说出来和大家分享。
一则:一个母亲培养了一个博士儿子,记者采访她是如何教育的,她说我只教人如何本分做人。她举个例子,说儿子小的时候用小刀在回家路上把人家的庄稼全割断,一路走来就割了一路,后来母亲知道先是带儿子一棵一棵的重新种上,然后再到人家道歉,当面给人家鞠躬。也对呀要成才先成人嘛。
另一则:一个外国的父母让自己的8岁的孩子在院里玩,有一个小木梯妈妈让他别去动,可是这个小孩好奇心太大了还是去爬了,结果把脚摔坏了,还流血了。结果母亲的举动让所有的人吃惊,她回家拿了些盐洒在孩子的伤口上。不得不佩服呀,这就是智慧!妈妈只是让孩子知道这个教训是深刻的。
【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学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学习,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。该研究属于机器学习领域的典型实践,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学习方法,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学习模型相结合,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,这对于机器学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,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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