环境搭建

下载esp-idf

git clone --recursive https://github.com/espressif/esp-idf.git

设置工具

cd esp-idf
./install.sh

主要配置python工具,可以修改下载源的方式提高下载速度

vim ~/.pip/pip.conf

在pip.conf中添加如下内容

[global]
    index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

设置环境变量

. ./export.sh

下载esp32-s2-kaluga-1工程代码

git clone --recursive https://github.com/espressif/esp-dev-kits.git

使用esp-idf的hello-world程序,复制hello-world程序到esp-idf同级目录

cp esp-idf/examples/get-started/hello_world . -rf
cd hello_world

配置工程

idf.py set-target esp32s2 menuconfig

注意:第一次配置需要指定主控芯片类型,配置时添加set-target esp32s2,之后对配置修改只需要idf.py menuconfig,否则会导致之前的参数被默认配置覆盖

编译工程

idf.py all

烧录,串口线插上后会有两个物理接口,串口是/dev/ttyUSB1

idf.py -p /dev/ttyUSB1 falsh

日志输出

idf.py -p /dev/ttyUSB1 monitor

使用ctrl+]退出监控模式

内容概要:本文介绍了一种利用遗传算法优化BP神经网络进行回归预测的方法,并提供了完整的MATLAB程序代码。主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理,如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数(如激活函数和学习率),并通过遗传算法找到最优解。实验结果显示,在某工业数据集上,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测精度显著提高,从原来的0.82提升到了0.91。此外,还提到了一些实用技巧,比如调整遗传代数、修改激活函数等方法进一步改进模型性能。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解遗传算法与BP神经网络结合应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要快速构建高效回归预测模型的场景,尤其是当传统BP神经网络无法达到预期效果时。通过本篇文章的学习,读者能够掌握一种有效的优化手段,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。 其他说明:代码可以直接应用于新的数据集,只需确保数据格式符合要求(Excel格式)。对于想要深入探索或改进现有模型的人来说,还可以尝试更换不同的激活函数或其他调节方式来获得更好的表现。
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