人总是需要一些鸡汤

最近浏览一些RSS阅读器,发现一些非常棒的RSS浏览器,从以前用过的“深蓝阅读”,到后来的“feedly”,再到后面的“the old reader”,在到现在常用的“一览”,每一次都是以网页阅读为主(个人比较偏好web版,节约本地资源),当网速可以的时候刷刷的往下翻的感觉真好。

最近总是在看简书里写的文章,一些过来人以他们的经验告诉我们一些有用的学习方式,一些通过经验获得的方式在一定程度上是有帮助的,比如:windows的一些快捷软件clover资源管理,everything文件搜索工具,Noteexpress文献管理软件,Evernote印象笔记,manictime时间记录大师,f.lux色差保护器,微云、百度云、onedrive等一系列同步云;翻墙神器软件“禁闻代理”,快速浏览图片的Picasa等等。

积累了软件是为了更好的工作,加油!

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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