Win(杰克.韦尔奇领导力八准则)

本文提出了成为一名优秀领导者所需遵循的八大准则,包括坚持不懈地提升团队、传递积极能量、建立信赖感等,为读者提供了实用的领导力提升指南。
假设你已经带领了团队,一定程度上决定了企业的方向,那么下面的准则决定着你是否是客观上是一个好的领导人:

准则一:坚持不懈地提升自己的团队,把同员工的每一次邂逅都作为评估、指导和帮助他们树立自信心的机会。
准则二:不但要让员工们抱有梦想,而且还要拥抱它、实践它。
准则三:深入到员工们中间,向他们传递积极的活力和乐观的精神。
准则四:以坦诚精神、透明度和声望,建立别人对自己的信赖感。
准则五:有勇气,敢于做出不受欢迎的决定,说出得罪人的话。
准则六:以好奇心、甚至怀疑精神来监督和推进业务,要保证自己提出的问题能带来员工们的实际工作。
准则七:勇于承担风险、勤奋学习,亲自成为表率。
准则八:懂得欢庆。

看来好的领导真不容易当。
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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