2、基于查询访问输入的算法:原理、模型与实践

基于查询访问输入的算法:原理、模型与实践

在数据处理和算法设计领域,通过查询来访问输入数据是一种常见且重要的技术手段。本文将深入探讨这一领域的相关概念、模型以及实际应用,帮助读者更好地理解和运用这些技术。

1. 基本概念与查询模型

在处理输入数据时,我们常常面临着需要获取精确信息的需求。但有时,初始状态下我们只能获得关于输入元素的不确定信息,而精确信息则需通过查询来获取,这就是所谓的可探索不确定性。

  • 验证问题与离线最优解 :计算在拥有输入的完整信息(包括所有可能查询的答案)时所需的最少查询次数,这一问题被称为验证问题。解决验证问题的查询集合被称为离线最优解,其元素数量通常用 OPT 表示。如果一个算法在任何输入下所进行的查询次数最多为 ρ · OPT,那么该算法就是 ρ - 查询竞争的。

    • 示例 :考虑确定三个元素 a、b、c 中最小值的问题。初始时,我们仅知道包含它们精确值的区间 Ia、Ib、Ic。若精确值如图 1(a) 所示,最小可行查询集为 {a},此时 OPT = 1;若精确值如图 1(b) 所示,唯一的最小可行查询集为 {b, c},则 OPT = 2。
  • 查询模型分类

    • 自适应查询模型 :也称为顺序查询模型,算法按顺序依次进行查询,并根据每次查询的结果决定后续的查询操作。
    • 非自适应查询模型 :所有
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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