webpack中loader和plugin的区别

loaderplugin
描述用于对模块的源代码进行转换在于解决loader无法实现的其他事
用法
  • 配置方式(推荐):在 webpack.config.js 文件中指定 loader
  • 内联方式:在每个 import 语句中显式指定 loader
可以携带参数 / 选项,向plugins 属性传入一个 new实例

好了,今天先总结这么多。。。。。。

引言 非线性函数极值寻优是工程优化科学计算中的核心问题,传统方法在处理高维、多峰或不可导函数时往往效果不佳。神经网络与遗传算法的结合为解决这类复杂优化问题提供了新思路。本文将从计算机专业角度,详细分析神经网络遗传算法在非线性函数极值寻优中的原理、实现方法及优化策略。 混合算法原理与架构 遗传算法(GA)与神经网络(NN)的混合架构充分发挥了两者的优势:神经网络提供强大的非线性拟合能力,遗传算法则提供全局搜索能力。该混合系统的工作流程可分为三个关键阶段: 神经网络建模阶段:构建BP神经网络结构(如2-5-1),通过训练数据学习目标函数的输入输出关系。激活函数通常选择Sigmoid或ReLU,损失函数采用均方误差(MSE)。 遗传算法优化阶段:将神经网络参数编码为染色体(实数编码),以网络预测精度作为适应度函数fitness = 1/(1+MSE)。通过选择、交叉(概率0.4-0.9)变异(概率0.01-0.2)操作进化种群。 协同优化阶段:遗传算法优化后的参数初始化神经网络,再进行BP微调,形成"全局搜索+局部优化"的双重机制。 关键技术实现 神经网络建模 采用MATLAB的Neural Network Toolbox实现,关键步骤包括: net = feedforwardnet([5]); % 单隐藏层5神经元 net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法 net = train(net, input, target); % 网络训练 遗传算法优化 适应度函数设计与参数编码是核心: function fitness = ga_fitness(x) = sim(net, x'); % 神经网络预测 fitness = 1/(1+mse(y-target)); end 种群规模建议50-
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