盖高辛氏衰,天下归之

帝喾 《春秋外传》曰:颛顼之所建,帝喾受之。清阳玄嚣之孙也。水生木,故为木德。天下号曰高辛氏。帝挚继之,不知世数。周迁其乐,故《易》不载。周人禘之。 唐帝 《帝系》曰:帝喾四妃,陈丰生帝尧,封于唐。盖高辛氏衰,天下归之。木生火,故为火德,天下号曰陶唐氏。让天下于虞,使子硃处于丹渊为诸侯。即位七十载。 虞帝 《帝系》曰:颛顼生穷蝉,五世而生瞽叟,瞽叟生帝舜,处虞之妫汭,尧嬗以天下。火生土,故为土德。天下号曰有虞氏。让天下于禹,使子商均为诸侯。即位五十载。 伯禹 《帝系》曰:颛顼五世而生鲧,鲧生禹,虞舜嬗以天下。土生金,故为金德。天下号曰夏后氏。继世十七王,四百三十二岁。 成汤 《书经·汤誓》:汤伐夏桀。金生水,故为水德。天下号曰商,后曰殷。 《三统》,上元至伐桀之岁,十四万一千四百八十岁,岁在大火房五度,故《传》曰:“大火,阏伯之星也,实纪商人。”后为成汤,方即世崩没之时,为天子用事十三年矣。商十二月乙丑朔旦冬至,故《书序》曰:“成汤既没,太甲元年,使伊尹作《伊训》。”《伊训》篇曰:“惟太甲元年十有二月乙丑朔,伊尹祀于先王,诞资有牧方明。”言虽有成汤、太丁、外丙之服,以冬至越茀祀先王于方明以配上帝,是朔旦冬至之岁也。后九十五岁,商十二月甲申朔旦冬至,亡余分,是为孟统。自伐桀至武王伐纣,六百二十九岁,故《传》曰殷“载祀六百”。 《殷历》曰:当成汤方即世用事十三年,十一月甲子朔旦冬至,终六府首。当周公五年,则为距伐桀四百五十八岁,少百七十一岁,不盈六百二十九。又以夏时乙丑为甲子,计其年乃孟统后五章,癸亥朔旦冬至也。以为甲子府首,皆非是。凡殷世继嗣三十一王,六百二十九岁。 《四分》,上元至伐桀十三万二千一百一十三岁,其八十八纪,甲子府首,入伐桀后百二十七岁。 《春秋历》,周文王四十二年十二月丁丑朔旦冬至,孟统之二会首也。后八岁而武王伐纣。 武王 《书经·牧誓》:武王伐商纣。水生木,故为木德。天下号曰周室。 《三统》,上元至伐纣之岁,十四万二千一百九岁,岁在鹑火张十三度。文王受命九年而崩,再期,在大祥而伐纣,故《书序》曰:“惟十有一年,武王伐纣,作《太誓》。”八百诸侯会。还归二年,乃遂伐纣克殷,以箕子归,十三年也。故《书序》曰:“武王克殷,以箕子归,作《洪范》。《洪范》篇曰:“惟十有三祀,王访于箕子。”自文王受命而至此十三年,岁亦在鹑火,故《传》曰:“岁在鹑火,则我有周之分野也。”师初发,以殷十一月戊子,日在析木箕七度,故《传》曰:“日在析木。”是夕也,月在房五度。房为天驷,故《传》曰:“月在天驷。”后三日得周正月辛卯朔,合辰在斗前一度,斗柄也,故《传》曰:“辰在斗柄。”明日壬辰,晨星始见。
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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