耳证人:老 不

老  不

    谁也强迫不了老不,看谁能把他怎么样!他既不听右,也不听左,可能他根本听不见?他完全听得明白人们要他什么,但他总是还没听明白就摇头抖肩。他没有脊柱但却有个结结实实的、比骨头还要靠得住的不。

    老不吐着唾沫,命令在空中营营地飞来飞去,虽然人们回避瘟疫般地回避它们,可其中—部分却总是陷入体内。他为此备有一条专用手帕,不等吐满,他就烧掉。

    老不不站到任何窗口前边。这种栅栏脸令人恶心,简直分辨不开。于是他宁可一开始就去用自动售货机,他从它们那儿取得他所要的,这样就避免丁恶心。此外,他不受它们训斥,也不必央求和申明,他中意时就投入一块硬币,然后按钮,他要的就得到而不要的就略去。

    老不讨厌自己身上有钮扣,所以衣服他都穿得松松垮垮的而且不穿裤子。领带在他的头脑中等于鬼东西,适用于扼死人。“我不上吊”,他边说边看着一条裤带并对系者的毫不疑心感到惊异。

    若不按马步移动,他没有地址。他忘掉身在何处以免能够说出来。如果马路上有人向他打听一条街,他就说:“我在这儿人生处死.拖特有的本领因他不但在这儿而且到处都人生地疏。曾有过这样的事,他离开一座房子却不知道他刚在里边过了夜。一个马步巳够他移身越位,结果一切都有了别的名字而且看上去不一样了:他用跳走代替藏身。

    老不只有在绝对必要的时候才说话。话对人产生压力,别人的和自己的话都一样。当谈话过后,独自一人时,所有的话全都重复着自身,这种情景!它们无休无止,人们摆脱不掉,它们一压再压,人们张着嘴大白喘气,究竟得到哪儿才能避话逃生呢!内中有些以恶劣的甚至于恶魔般的顽固重复着自己,有些渐渐减弱渗漏。只有慎加考虑方能预防这种困境,那就是:不说出这些话来,让它们一直睡觉。

    老不总算摆脱了他的名字,他不习称呼。他狡猾又灵巧地在他的棋盘上跳走,而且没人能叫他。
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
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