2013-01-05

1.鸡蛋,从外打破是食物,从内打破是生命。人生亦是,从外打破是压力,从内打破是成长。如果你等待别人从外打破你,那么你注定成为别人的食物;如果能让自己从内打破,那么你会发现自己的成长相当于一种重生!
2.“Do the thing you fear, and the death of fear is certain.”– Ralph Waldo Emerson, Poet「做你害怕的事,害怕必然消失。」– 拉尔夫?爱默生 (诗人)
3.No pain , no palm; no thorns , no throne ; no gall, no glory; no cross, no crown. 没有播种,何来收获;没有辛劳,何来成功;没有磨难,何来荣耀;没有挫折,何来辉煌。
4.所有的悲伤,总会留下一丝欢乐的线索,所有的遗憾,总会留下一处完美的角落,我在冰峰的深海,寻找希望的缺口,却在惊醒时,瞥见绝美的阳光!---几米
5.Be thankful for each new challenge, because it will build your strength and character. 感谢每一次新的挑战, 因为它会塑造你的个性和力量。
6.有些东西是金钱买不到的。一个人的成就,不是以金钱衡量,而是一生中,你善待过多少人,有多少人怀念记得你。生意人的账簿,记录收入与支出,两数相减,便是盈利。人生的账簿,记录爱与被爱,两数相加,就是成就。
7.A guy who whispers in your ears, saying ” It’s alright, I’m here.” Holds you when you’re sad, and treasures everything about you.That’s the guy I want to give my heart to. 那个人会在耳边轻声说:没事,我在这。在你悲伤时给你依靠,与你相关的,他都珍视。有这样的人,我爱定了。
8.In three words I can sum up everything I've learned about life: it goes on.关于生活中的每一件事都可以用三个字总结:会过去。
9.【心理技巧:如何克服急躁的性格】1、吃饭时间尽量不少于20分钟,细嚼慢咽;2、说话控制语速,想好了再说,不随意打断别人谈话;3、看网页别只看标题,精读细读结合;4、走路、开车有意不超过别人;5、工作中改掉冲锋陷阵式的习惯,不着急,有条不紊的干。6、找个熟悉的人监督提醒自己。
10.【各种“love”】deep love 深深的爱 devoted love 专一的爱 loyal love 忠诚的爱 tender love 温柔的爱sincere love真挚的爱 fervent love 热烈的爱 burning love 炽热的爱 intense love强烈的爱 love at first sight 一见钟情 triangle love 三角恋爱
11.【哲人语录】1、看透大事者超脱,看不透者执着;看透小事者豁达,看不透者计较。2、财以不蓄为富,官以不显为贵,名以不彰为誉,施以不报为惠。3、责人要含蓄,忌太尽;劝人要委婉,忌太直;警人要疑似,忌太真。4、人之谤我也,与其能辨,不如能容;人之侮我也,与其能防,不如能化。
12.Everyone has someone in their life that keeps them looking forward to another day. 每个人的生命中都会有那样一个人,TA让我们对明天充满希望。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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