歌手们的歌名,让你郁闷一下.

本文通过列举一系列歌曲名称,幽默地展示了歌手们在歌词中表达的各种情感状态,从爱情的不同阶段到人生的各种感悟,形成了一种独特的对比和调侃。

     1 .王心凌《爱你》,S.H.E《我爱你》,Beyond《真的爱你》,李宗盛《我是真的爱你》,言承旭《我是真的真的很爱你》。

          点评:有这么这么复杂么?


    2.王菲《如果你是假的》,邓丽君《假如我是真的》,萧正楠《假如我是假的》,孟庭苇《真的还是假的》 。

           点评:靠,能退货么?


    3.成龙《我是谁》,蟑螂《忘了我是谁》,蔡依林《你是谁》,许志安《忘了你是谁》。
           点评:你们都需要脑白金

 

    4.萧亚轩《一辈子做你的女孩》,龙梅子《下辈子做你的女人》.

           点评:不错,成熟了!

    5.朴树《我爱你 再见》,丁薇 《再见 我爱你》
           点评:不送……

 

     6.苏永康《男人不该让女人流泪》,陈小春《女人不该让男人太累》。

            点评:多么体贴的小夫妻啊!

      7.姜育恒《爱我你怕了吗》,孙燕姿《害怕》,王力宏《不要害怕》,潘玮柏《我不怕》,赵薇《不怕》,郭美美《不怕不怕 啦》,郑伊健《怕什么,什么也不怕》。
             点评:真是人多胆子大!

 

      8.董文华《春天的故事》,杨千桦《夏天的故事》,陈艾玲《秋天的故事》,马天宇《冬天的故事》。

              点评:真是天天故事会啊!

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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