论文文献综述注意事项

1.收集的文件应尽可能全面。掌握全面丰富的文学是写好杂志的前提。否则,通过收集一些信息就不可能写出好的批评

2.注意所引用文献的代表性、可靠性和科学性。所收集的文献中可能有类似的观点,有些文献在可靠性和科学性方面存在差异。因此,我们在引用文件时应注意选择具有代表性、可靠和科学的文件

3.引用文件来忠实于它们的内容。由于文学期刊载有作者自己的评论和分析,有必要区分作者的观点和文学内容,不要改变文学内容。引用的文献太多。文学杂志的作者引用间接文献是司空见惯的。如果审查人是根据其他人引用的参考资料引用的,审查人不知道其他人引用的参考资料是否适当,因此最好不要间接引用文件。

3.不应省略参照。一些科学研究文章可以省略参考资料,但不应省略文献综述,而应在文章中引用,这可以反映整个主题,作者直接阅读了这一主题。

5.摘要不应过长。该杂志的编辑部门通常对该杂志的字数有一些规定。作者第一次写总结时,往往没有注意到这一点,导致了许多空泛的词和空泛的词,重点并不重要。摘要通常不超过4000字。摘要不是简单的文献清单,而是必须有作者自己的综述和归纳。一些批评只列举了看起来像是普通报道的文学,而没有作者自己的总结和分析,使人在阅读后反复无常,文件和评论是协调一致的。

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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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