1、复杂信息交流:用户目标与信息需求

复杂信息交流:用户目标与信息需求

1. 引言

在当今快速发展的时代,信息设计和交流面临着前所未有的挑战。随着生活、技术和商业的交叉问题日益复杂,解决这些问题需要跨学科的综合方法。本文将探讨如何通过理解用户目标和信息需求,来应对复杂信息交流中的挑战。我们将介绍一个基础模型,该模型围绕着情境(situation)、目标(goals)和信息需求(information needs)展开,帮助解释用户在面对复杂情境时的行为模式。

1.1 现代信息设计的挑战

技术的进步使得信息传播变得更加便捷,但也带来了新的难题。信息的复杂性和动态性使得传统的方法难以满足用户的需求。我们需要一种新的方法来处理这些复杂信息,确保用户能够有效地获取和利用所需信息。

1.2 情境、目标和信息需求模型

为了更好地理解复杂信息交流,我们提出一个基础模型,该模型围绕着情境、目标和信息需求展开。以下是该模型的三个核心要素:

  1. 情境(Situation) :用户所处的具体环境或背景,决定了用户的需求和行为。
  2. 目标(Goals) :用户希望通过获取和处理信息来实现的具体目的。
  3. 信息需求(Information Needs) :用户为实现目标所需的信息类型和内容。

通过这个模型,我们可以更好地理解用户在复杂情境中如何设定目标并寻找相关信息。例如,当用户面临一个复杂的问题时,他们需要的不仅仅是简单的答案,而是能够帮助他们理解和解决问题的综合信息。

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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