生命之中的顿悟

1.拼着一条命,挣口饭吃,也就算是“走江湖”的了。俺们这些“走江湖”的,都不是人,是兽。遇到刀头子舔血的事儿,能活下来,就是有本事的。不能活下来,那就是天命了。如果别人能帮你一把,那么是你的造化;如果没人帮你,也不要怨恨,因为没人欠你什么。

2.女人无所谓正派,正派是因为受到的引诱还不够;男人无所谓忠诚,忠诚是因为背叛的筹码太低。

3.一等人不用教;二等人用言教;三等人用棍教,可是有些人哪,你就是用棍子抽他,也教不好,不是因为脑子笨,而是他不开窍。。。

4.有三种人是不能读书的:第一种,做事情太痴迷的人不能读书,因为这样的人一读书就会掉到书袋子里面,再也出不来了;第二种,心眼不好的人不能读书,因为读过书的人办起坏事来比不读书的人还要狠;第三种就是天资极高的人不能读书,这样的人,读书不会有什么帮助,反而会影响自身的判断能力。

5.世间之事本无好坏之分,也无对错之分。之所以分开了,是因为人,是因为自身。之所以“好”,是因为对自身有利,之所以“坏”,是因为对自己无利。可见好坏之分只是围绕着一个“利”字;对与错同样,只是围绕着一个字:“势”,势强的就是“对”的,势弱的就是“错”的。可见,一个人,有了势和利,那么就既是“好”的,也是“对”的了。

 

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
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