掌上校园的初步构思

昨天奋战了一天,开始对这个项目有点眉目。

从力不从心,到有点希望。怎么办呢,反正已经接手了,自己不做,没有人会去帮你。3.1-4.1-5.1-5.30,还有3个月的时间,或许还有一线生机,在最后的时间里做出来吧。

听某人说,边工作,边整理成文档,是个很好的习惯。这样自己的努力才能看到成果,才不会在一段时间后就忘的一干二净。


掌上校园

需求:看到校内新闻,发布社团信息,课程表查询。

校内新闻,社团信息,这两个模块,我打算用同样的原理。

android 客户端 通过 网络通信 向服务器端发出请求,服务器端的话,有一个mysql的数据库。一系列的信息,都是手动添加到数据库中的。


资源:

若水新闻客户端,小巫新闻客户端。


首先做校内新闻。

画UI。这个简单些???



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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