2、过程工程的革新与未来挑战

过程工程的革新与未来挑战

在当今社会,技术和工程领域正经历着前所未有的变革。从组织内部人员对待创新的态度,到工程科学尤其是过程工程(PE)的发展现状与未来挑战,都值得我们深入探讨。

组织内的创新态度分化

在组织中,那些有不同或更好做事想法的人可分为两类:不敢行动者和敢于行动者。不敢行动者虽明白新想法的重要性,但因害怕承担风险和招致不满而裹足不前,他们从未尝试,也就不会失败,因此免受指责,可被视为放弃者。而敢于行动的创新者则会打破既定观念、组织和程序,这往往会引发恐惧和误解,招致强烈批评。

社会与技术相关的一些观点
  • 安徒生悖论 :“工人阶级中的每个人都能看到国王没穿衣服,但有意无意地,一切都在让每个人相信自己是唯一看到这一点的人。”这反映了社会中存在的一种集体盲目现象。
  • 能源与社会结构 :如果一个社会倾向于高能耗,那么其结构必然会被技术官僚主义主导,且可能变得难以忍受。
  • 学科与约束 :学科从定义上来说就是与约束的相遇。
  • 灵活性与自由的假象 :实际上,灵活性往往更多是表面现象,自由的感觉可能只是假象,或者是以大量时间损失为代价换来的。
  • 各领域的联系 :思维和世界并非是分割和孤立的,各个反思领域之间必然存在联系,我们只需去发现它们。
  • 创新与需求 :通常,对于一个结构性需求会有多种回应,而且有些创新并不符合任
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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值