1、编程语言设计与分析的理想愿景:K 框架的探索

编程语言设计与分析的理想愿景:K 框架的探索

1. 致敬 Klaus Havelund

原本这场纪念活动是为庆祝 Klaus Havelund 在 2020 年 10 月 17 日的 65 岁生日而举办。然而,由于 COVID - 19 大流行,2020 年几乎所有科学活动都被取消、改为线上举行或推迟。Klaus 的纪念文集及其相关研讨会也被推迟到 2021 年。目前,计划于 2021 年 8 月举行实体研讨会,但疫情的第四波反弹可能需要调整当前计划。因此,纪念文集现在是为庆祝他在 2021 年 10 月 17 日的 66 岁生日而作。

Klaus 的职业生涯始于大学期间,他曾在丹麦的多家公司担任软件程序员。从 1984 年起,他在不同的机构担任过多个研究职位,如丹麦数据中心、巴黎综合理工学院、巴黎的 LIP 6 实验室、奥尔堡大学计算机科学系和美国国家航空航天局艾姆斯研究中心。自 2006 年以来,他一直在美国国家航空航天局喷气推进实验室(JPL)工作,并于 2009 年被任命为高级研究科学家。JPL 是一个由联邦政府资助的研发中心,由加州理工学院管理,主要负责建造和操作行星机器人航天器。

Klaus 获得了众多研究奖项,以证明他工作的卓越性。他获得的奖项包括:
- 2003 年,因 Java PathFinder 工具获得“将目标变为现实工程创新奖”。
- 2006 年,因一篇关于创新的 NASA 技术文章获得贡献奖。
- 2009 年,因 Java PathFinder 获得杰出技术开发奖。
- JPL 水手奖(LogScope)。
- JPL 游骑兵奖(Java 编码标准的开发)。
- JPL 旅行者奖(表彰他的

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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