寻找病狗问题

四。寻找病狗问题
一个大院子里住了50户人家,每家都养了一条狗,这个院子里的人都有极强的推理能力。
     有一天他们接到通知说院子里有狗生病了,并要求所有主人在发现自己家狗生病的
当天就要把狗枪杀掉。
    然而所有主人和他们的狗都不能够离开自己的房子,主人与主人之间也不能通过任
何方式进行沟通,他们能做的只是通过窗户观察别人家的狗是否生病从而判断自己的狗
病否。(就是说,每个主人只能看出其他49家的狗是不是生病,单独看自己的狗是看不
出来的)
    第一天没有枪声,第二天还是没有枪声,第三天传出一阵枪声,问有多少条狗被枪
杀?(绝非脑筋急转弯)
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3条病狗

推理过程: 
若只有一条病狗:第一天晚上狗的主人就会开枪。 
              理由:其他的都是好狗。 
两条病狗:第二天狗主人开枪。 
        理由:病狗的主人第一天晚上不会开枪。因为他看见一条病狗。 
              但第二天晚上开枪。因为那条病狗的主人前一天没有开枪。 
              可知自己的狗也是病狗。 
依次类推,可知为三条病狗 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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