记得一次在家中看电视时

或许不是人人都轻易脸红。或许有的人历来都不会脸红。但如果你脸红了,那就需求给本人出这道题,你的脸红是果为何呢?

看到这里的时候呈现的答案很多,现场观众众说纷纭。要晓得,这是总决赛的主要时辰,选脚答复的任何一个答案都决议竞赛的输赢。坐在电视机前的我头脑也一直的在念,假如问我这个题目,我该怎样回答更好呢。大约也就是答复由于温度太下或许性情太忸怩吧。等候着,过了一会,这个女死给出了答案——当我做错事的时候。

这讲题就像一把标尺,在每团体心底有差别的怀抱衡。对自我评判的规范不同,因而答案也不相反。古代小先生问卷我们少年夜了一时也答不出的问题,比方一个挖空:_____的人流。

正在长久的答复以后现场一片沉寂,然后迸发出一阵热闹的掌声。那的确是一个很老实复杂的谜底,但又好像有那末一面出其不意。确实,我们许多时候都市酡颜。比方道,当我们碰见心仪的工具觉得心动的时分,当我们处置猝没有及防为难场面重要的时候,当我们忐忑的担忧某件事的后果胆怯的时候。

异样是脸红但大概总照样有那么一些不同。地道的说脸红应当是人类一种原始的天性。但在古代社会生涯中人们的感到逐步复纯麻痹,因而那样本初的羞愧天性也就被说成了一种可逢不行供的美德。

记得一次在家中看电视时,星姐推举上一人被提出成绩:您甚么时候会脸白?

为了失掉好成果想出一个更完满的答案,照旧简单的大家都瓜熟蒂落思考到的答案,又或许基本没法想到合适的答案。简单仍是庞杂老是易说对错。

复杂的几分钟,一个复杂的成绩,战一个简略的问案却给了现场的不雅寡和电目不转睛机前的我们上了一堂心灵的补习课。或许在那一刻每团体心中皆考虑着答复这个成绩更文雅动听,如何能感动评委的心。却已实时觉察最好的答案便是如许简朴。

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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