2013年总结

今天是最后一个工作日了,记录一下这一年的工作记录,流水账一下吧。

1,修改和完善N1Camera。

2,学习驱动,这里虽然最终有点不伦不类吧,但是对于驱动有了一定的了解。

2.1 自主完成一个 hall的小驱动,由于MTK不支持双边沿触发器,所以导致最终没有采用设计方案,但是也算自主完成。

2.2 维护D501项目的plsensor,gsensor等。

2.3对于linux的整个中断机制有了一定深入的了解。

3,接触sencha touch(extjs的手机版),照猫画虎的搞了一个不伦不类的应用,demo级别的。

4,学习ssh。

4.1自主完成一个ssh的框架搭建。

4.2对于hibernate的一些基本功能已经掌握。

4.3对于spring的基础功能有了一定的应用能力。

4.4对于struts2的基础功能有了应用的能力。


以上为这一年的工作

工作1(20130216-20130701)

工作2(20130701-20130901)

工作3-4(20130901-20140126)

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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