兴趣的RIA

RIA的定义

 有人预言,2008年将是RIA技术竞争非常激烈的一年。果然不出所料,Adobe公司于今年年初发布了AIR1.0和Flex3.0;紧接着Microsoft也不甘示弱,于今年3月份发布了Silverlight2.0 Beta版;在5月份举行的2008 JavaOne大会上,JavaFX毫无悬念地成为本次JavaOne会议的焦点之一。

那么,什么是RIA? RIA是Rich Internet Application(富互联网应用系统,亦称富客户端)的缩写,我们翻开维基百科,先看看它的定义。所谓RIA,首先,它应该是一个网络应用程序;其次,它还要具有桌面应用程序的特征和功能 (Rich Internet applications (RIA) are web applications that have the features and functionality of traditional desktop applications)。简单地说,如果你的桌面程序(比如说Word、Photoshop和Eclipse)能在网络上运行,并且能保持其原来的功能和特征,那么我们就可以称它们为RIA应用(富客户端应用)。根据这个定义,我们能见到的RIA应用可以说很多很多,下面就列举一些常见的RIA

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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