“敏捷西安”首次技术交流活动成功举行

3月24日,敏捷西安首次技术交流活动在西安软件园成功举办。活动采用开放式形式,参与者共同决定讨论主题。主要议题包括Ruby开发、Web2.0现状与OSGi实践等。大约20名来自不同企业的软件人员参与了此次活动。

3月24日星期六,“敏捷西安”首次技术交流活动在西安软件园成功举行。

这次活动采用开放的活动形式(类似Open Space和Unconference),由所有参会的 人贡献并选出自己感兴趣的话题。每一个愿意交流的人都可以写出自己希望交流的 topic,在活动一开始由主讲人展示出来,大家投票选择。

活动的主题:

  • Ruby开发与Unix编程艺术(熊节,ThoughtWorks)
  • FishBowl:Web 2.0现状与展望
  • OSGI理论和实践(鲁韵涛,西安信利)

作为“敏捷西安”成立之后的首次线下活动,共有来自多家企业的大约20位软件从业人员到场参会。这个良好的开端预示着“敏捷西安”的未来定会更加光明。

请在此处下载讲稿

“敏捷西安”网站:http://agilexa.thoughtworkers.org/
“敏捷西安”用户组:http://groups.google.com/group/agilexa

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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