HDUACM 1005

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1005
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include<iostream>
using namespace std;
 
int rec[51];
 
int main()
{
     int a, b, n;
     rec[0] = rec[1] = rec[2] = 1;
     while(cin>>a>>b>>n&&(a!=0||b!=0||n!=0))
     {
         int beg, end, flag = 0;
         for( int i = 3; i <= n && !flag; ++i )
         {
             rec[i] = ( a * rec[i-1] + b * rec[i-2] ) % 7;
             for( int j = 2; j <= i - 1; ++j )
             {
               if( rec[i] == rec[j] && rec[i-1] == rec[j-1] )
               {
                     beg = j, end = i;
                     flag = 1;
                     break;
               }
           }
        }
         if( flag )
         {
             cout<<rec[beg+(n-end)%(end-beg)]<<endl;
         }
         else
             cout<<rec[n]<<endl;
     }
     return 0;
}

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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