5.28 1h

本文介绍了一个电话处理系统的架构,包括员工、技术支持、高级顾问及语音信箱等角色,并详细描述了处理呼叫分配的具体实现方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

void HandleCall(Call &call)


class Employee {

Handler h;

public:

bool free;

void ReceiveCall (Call &call); // doesn’t return until the call is finished

void CanHandleCall (Call &call);

void CannotHandleCall (Call &call);


}


void Employee::ReceiveCall (Call &call) {

free=false;

… // do stuff with the call


}


class Tech : public Employee {


}


class Superadvisor : public Employee {


}


class Voicemail {

public:

void storeMessages(Call &call);

}


class Handler {

private:

int level;

int tech_num;

queue<Call> callqueue;

queue<Tech> techs;

int pos_tech;

Superadvisor ad;

Voicemail v;

public:

Employee AssignCall(Call &call);

void AnwserCall (Call &call);

void AddFreeTech (Employee &em);

}


Employee Handler::AssignCall(Call &call) {

if (!techs.empty()){

Employee em=techs.front();

techs.pop();

return em;

}

if (ad.free) return ad;

return NULL;

}


void Handler::AddFreeTech (Employee &em) {

techs.push(em);

}


void Handler::AnswerCall(Call &call) {

Employee em=AssingCall(call);

if (em!=NULL) {

em.ReceiveCall(call);

}else {

// voice mail box

v.storeMessge(call);

}

}


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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