fori=1:popcountpop(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子位置V(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子速度%计算粒子适应度值Center=pop(i,1:3);SP=pop(i,4:6);W=pop(i,7:9);Distance=dist(Center',SamIn);SPMat=repmat(SP',1,SamNum);%repmat具体作用UnitOut=radbas(Distance./SPMat);NetOut=W*UnitOut;%网络输出Error=SamOut-NetOut;%网络误差%SSE=sumsqr(Error);%fitness(i)=SSE;RMSE=sqrt(sumsqr(Error)/SamNum);fitness(i)=RMSE;%fitness(i)=fun(pop(i,:));end
2023/7/7 4:29:40
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针对网络安全态势预测，为了提高预测精度和预测算法的收敛速度，采用一种改进的粒子群算法来优化径向基函数神经网络。
首先，ＰＳＯ的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力；
其次，通过权重因子的调节自动寻优，并将搜寻到的全局最优值解码成ＲＢＦ的网络参数；
最后，通过优化的ＲＢＦ网络进行网络安全态势预测。
仿真实验表，改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。
与ＢＰ算法和ＲＢＦ算法相比，本文算法在预测精度上有所提高，同时收敛速度加快，能达到更好的预测效果。
首先，ＰＳＯ的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力；
其次，通过权重因子的调节自动寻优，并将搜寻到的全局最优值解码成ＲＢＦ的网络参数；
最后，通过优化的ＲＢＦ网络进行网络安全态势预测。
仿真实验表，改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。
与ＢＰ算法和ＲＢＦ算法相比，本文算法在预测精度上有所提高，同时收敛速度加快，能达到更好的预测效果。
2023/6/8 12:36:13
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粒子群算法与灰狼优化松散算法（PSO-GWO）粒子群算法与灰狼优化松散算法（PSO-GWO）粒子群算法与灰狼优化松散算法（PSO-GWO）.m
2023/3/31 1:13:24
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大规模优化下场涌普通各个规模。
将大规模下场剖析为与变量交互无关的小规模子下场并举行相助优化是优化算法中的关键步骤。
为了探究变量交互并实施下场剖析责任，咱们开拓了两阶段的变量交互重修算法。
提出了一种学习模子，以探究部份可变相互传染作为先验学识。
提出了一种边缘化降噪模子，以使用先验学识结构部份变量交互传染，行使该学识将下场剖析为小规模模块。
为了优化子下场并缓解过早收敛，咱们提出了一种相助式分层粒子群优化框架，在该框架中，方案了应急诱惑，交互认知以及自我导向开拓的算子。
末了，咱们举行实际阐发以进一步知道所提出的算法。
阐宣告明，假如准确剖析下场，该算法能够保障收敛到全局最优解。
试验是在C
将大规模下场剖析为与变量交互无关的小规模子下场并举行相助优化是优化算法中的关键步骤。
为了探究变量交互并实施下场剖析责任，咱们开拓了两阶段的变量交互重修算法。
提出了一种学习模子，以探究部份可变相互传染作为先验学识。
提出了一种边缘化降噪模子，以使用先验学识结构部份变量交互传染，行使该学识将下场剖析为小规模模块。
为了优化子下场并缓解过早收敛，咱们提出了一种相助式分层粒子群优化框架，在该框架中，方案了应急诱惑，交互认知以及自我导向开拓的算子。
末了，咱们举行实际阐发以进一步知道所提出的算法。
阐宣告明，假如准确剖析下场，该算法能够保障收敛到全局最优解。
试验是在C
2023/3/28 9:44:52
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由C++版本的粒子群算法改编成C#版本已在VS2008中成功运转。
不过程序仍有改进的地方。
程序仅供参考使用，请勿作为标准PSO算法看待。
不过程序仍有改进的地方。
程序仅供参考使用，请勿作为标准PSO算法看待。
2023/3/18 19:58:21
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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