心态决定你的眼光

美国某大学的科研人员进行过一项有趣的心理学实验,名曰“伤痕实验”:每位志愿者都被安排在没有镜子的小房间里,由好莱坞的专业化妆师在其左脸做出一道血肉模糊、触目惊心的伤痕。志愿者被允许用一面小镜子照照化妆的效果后,镜子就被拿走了。
  

关键的是最后一步,化妆师表示需要在伤痕表面再涂一层粉末,以防止它被不小心擦掉。实际上,化妆师用纸巾偷偷抹掉了化妆的痕迹。
  

对此毫不知情的志愿者被派往各医院的候诊室,他们的任务就是观察人们对其面部伤痕的反应。
  

规定的时间到了,返回的志愿者竟无一例外地叙述了相同的感受——人们对他们比以往粗鲁无理、不友好,而且总是盯着他们的脸看!
  

可实际上,他们的脸上与往常并无二致,什么也没有;他们之所以得出那样的结论,看来是错误的自我认知影响了判断。
  

这真是一个发人深省的实验。原来,一个人在内心怎样看待自己,在外界就能感受到怎样的眼光。同时,这个实验也从一个侧面验证了一句西方格言:“别人是以你看待自己的方式看待你。”不是吗?一个从容的人,感受到的多是平和的眼光;一个自卑的人,感受到的多是歧视的眼光;一个和善的人,感受到的多是友好的眼光;一个叛逆的人,感受到的多是挑衅的眼光……可以说,有什么样的内心世界,就有什么样的外界眼光。

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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