Nokia 5230 (港行)上网设置

本文详细介绍如何在手机上配置CMWAP接入点,包括设置连接名称、数据承载方式、接入点名称等步骤,确保用户能够顺利进行网络连接。

1,进入【设置】-【连接功能】-【承载方式】,按【选项】-【增加新接入点】-使用默认设置

2,连接名称(可自定义)-数据承载方式(分组数据)-接入点名称(CMWAP)-用户名(无)-提示输入密码(否)-鉴定(普通)-主页(http://wap.monternet.com

3,【选项】-【高级设置】-网络类型(IPv4)-手机IP地址(自动)-DNS地址(自动)-代理服务器地址(10.0.0.172)-代理端口号码(80) 

4,返回至管理置-分组数据-分组数据链接(当需要时)-接入点(CMWAP)

5,网络-选项-设置-标准-接入点-选项-选择接入点—点选你刚才自定义的接入名字(设置为第2步提到的连接名称)- 完成

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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