14、寻优

关于校庆的口号标语大全（经典8篇）1、歌五秩盛典，谱理工华章。

2、春风催桃李，丹心育新人。

3、发扬优良传统，传承科大精神。

4、文德光前承盛悌，梯芳裕后永昌瑞。

5、优化育人环境，构建和谐校园。

6、勤于学习，善于创新，甘于奉献。

7、百年大计，教育为本。

8、志存高远，坚毅自强，知行合一，追求卓越。

9、发挥光电学科优势，服务吉林经济建设。

10、教研并举人才辈出，光电特色丰碑璀璨。

11、诚邀八方校友，笑迎四海宾客。

12、共商母校发展大计，共创理工美好未来。

13、校友以母校为骄傲，母校因校友而自豪。

14、重踏校园故土，再续师生情谊。

15、加强基础，发展内涵，提高质量，凝练特色。

16、创光学名校，育时代精英。

17、风雨兼程弦歌不辍；惟精惟勤丹心励耘。

19、坚持社会主义办学方向，培养廿一世纪优秀人才。

20、解放思想，实事求是，与时俱进，开拓创新。

21、百年传承育华夏英才，薪火相继铸世纪辉煌。

22、发挥光电学科优势，建设一流理工大学。

23、昨天你以母校为骄傲，今天母校因你而自豪。

24、实践求是，审时度势，传承辟新，寻优勇进。

25、十年树木香飘四季，百年树人水流绵延。

26、喜迎五十五华诞，再谱山科大新篇。

27、园丁遍栽桃李树；学子尽作栋梁才。

28、忆往昔光机岁月峥嵘，看今朝理工再谱新篇。

29、桃李盈门，共贺科大五十五周年庆典。

30、名师汇聚，学科优良；英才毕至，共同成长。

31、服务吉林，保证国防，面向全国，走向世界。

32、时光如水，忆往昔五十五载风雨同舟路。

33、光学摇篮桃李满天下，理工新锐精英遍神州。

34、不息为体共建美好科大，日新为道同谱绚丽华章。

35、岁月如歌，看今朝山科大人再谱新篇章。

36、科教兴农写春秋，沧桑砺洗着华章。

37、厚德树人，桃李成荫，博学济世，锦绣辉煌。

38、实施科教兴国战略，大力推进教育创新。

39、聚天下神农传人智慧，建世界一流农业大学。

40、志远心齐，新老学子同庆理工五十华诞。

41、光学圣殿逢盛事，万株桃李竞芬芳。

人工智能导论知到章节测试答案智慧树2023年最新东北石油大学第一章测试1.人工智能的目的是让机器能够，以实现某些人类脑力劳动的机械化( )。

参考答案:模拟、延伸和扩展人的智能2.盲人看不到一切物体，他们可以通过辨别人的声音识别人，这是智能的（）方面。

参考答案:感知能力3.人工智能是一门综合性的交叉学科，涉及哪些学科( )。

参考答案:神经心理学;计算机科学;控制论;脑科学4.人工智能的主流学派包括( )。

参考答案:行为主义;符号主义;连接主义5.图灵测试是判断机器是否具有人工智能的方法，是人工智能最标准的定义。

( )参考答案:错第二章测试1.“王宏是一名学生”可以用谓词表示为STUDENT(Wang Hong），其中，Wang Hong是（）。

参考答案:个体词2.产生式系统的核心是（）。

参考答案:推理机3.知识的不确定性来源于（）。

参考答案:不完全性引起的不确定性;模糊性引起的不确定性;随机性引起的不确定性;经验引起的不确定性4.产生式表示法可以表示不确定性知识。

（）对5.框架表示法不便于表示过程性知识。

（）参考答案:对第三章测试1.从初始证据出发，按某种策略不断运用知识库中的已知知识，逐步推出结论的过程称为推理。

（）参考答案:对2.任何文字的析取式称为子句。

（）参考答案:对3.谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。

（）参考答案:对4.对于一阶谓词逻辑，若子句集是不可满足的，则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。

（）对5.对于一阶谓词逻辑，如果没有归结出空子句，则说明原谓词公式是不可满足的。

（）参考答案:错第四章测试1.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。

参考答案:启发式搜索2.如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。

参考答案:启发式搜索3.在启发式图搜索策略中，下面描述正确的是（）。

参考答案:closed表用于存放已扩展过的节点。

Enterprise Development专业品质权威Analysis Report企业发展分析报告苏州寻优网络科技有限公司免责声明:本报告通过对该企业公开数据进行分析生成，并不完全代表我方对该企业的意见，如有错误请及时联系;本报告出于对企业发展研究目的产生，仅供参考，在任何情况下，使用本报告所引起的一切后果，我方不承担任何责任:本报告不得用于一切商业用途，如需引用或合作，请与我方联系:苏州寻优网络科技有限公司1企业发展分析结果1.1 企业发展指数得分企业发展指数得分苏州寻优网络科技有限公司综合得分说明：企业发展指数根据企业规模、企业创新、企业风险、企业活力四个维度对企业发展情况进行评价。

该企业的综合评价得分需要您得到该公司授权后，我们将协助您分析给出。

1.2 企业画像类别内容行业空资质空产品服务件开发服务及销售，网络技术开发服务。

（依法1.3 发展历程2工商2.1工商信息2.2工商变更2.3股东结构2.4主要人员2.5分支机构2.6对外投资2.7企业年报2.8股权出质2.9动产抵押2.10司法协助2.11清算2.12注销3投融资3.1融资历史3.2投资事件3.3核心团队3.4企业业务4企业信用4.1企业信用4.2行政许可-工商局4.3行政处罚-信用中国4.4行政处罚-工商局4.5税务评级4.6税务处罚4.7经营异常4.8经营异常-工商局4.9采购不良行为4.10产品抽查4.11产品抽查-工商局4.12欠税公告4.13环保处罚4.14被执行人5司法文书5.1法律诉讼（当事人）5.2法律诉讼（相关人）5.3开庭公告5.4被执行人5.5法院公告5.6破产暂无破产数据6企业资质6.1资质许可6.2人员资质6.3产品许可6.4特殊许可7知识产权7.1商标7.2专利7.3软件著作权7.4作品著作权7.5网站备案7.6应用APP7.7微信公众号8招标中标8.1政府招标8.2政府中标8.3央企招标8.4央企中标9标准9.1国家标准9.2行业标准9.3团体标准9.4地方标准10成果奖励10.1国家奖励10.2省部奖励10.3社会奖励10.4科技成果11土地11.1大块土地出让11.2出让公告11.3土地抵押11.4地块公示11.5大企业购地11.6土地出租11.7土地结果11.8土地转让12基金12.1国家自然基金12.2国家自然基金成果12.3国家社科基金13招聘13.1招聘信息感谢阅读:感谢您耐心地阅读这份企业调查分析报告。

关于校庆的口号关于校庆的口号11、沧桑砥砺七十载，薪火传承谱新篇。

2、喜庆七十华诞，再谱安中新篇。

3、风雨兼程弦歌，惟精惟勤励耘。

4、伟业如歌，放眼今朝又谱新篇。

5、园丁遍栽桃李树，学子尽作栋梁才。

6、师恩浩荡不忘书山岁月，学情深长永怀花样年华。

7、感谢社会各界对安铺中学的关心和支持。

8、秉安中传统，莘莘学子追求卓越探求人生真理。

9、百折不挠，风雨兼程，永不言败，砥砺进取。

10、七十载春风秋雨，七十载夏桑秋实。

11、忆往昔，同窗数载，书生意气。

12、丹心励耘，薪火承继，母校明天更辉煌。

13、五十五载栉风沐雨，春华秋实。

14、放飞今日希望，共绘美好蓝图。

关于校庆的口号21、重言教，重身教，严以律己，学知识，学品德，宽以待人。

2、百折不挠，风雨兼程，永不言败，砥砺进取。

3、五十年辛勤耕耘硕果累累，新世纪鲲鹏展翅人才济济。

4、历风雨百步梯攀越六十春秋，挹清流东西湖润泽万顷沃土。

5、真诚献出一份爱，我为校庆添光彩！6、六十载励精图治铸辉煌，新征程与时俱进谋发展。

7、春风百余度化育桃李芳馥，俊彦满九州展播母校风采。

8、壁立千仞，承前启后走特色兴校之路。

9、五十年前，梦在海中诞生；五十年后，梦在海中蔓延。

10、教育兴民族兴匹夫有责襄伟业，校友情师生情绵薄无贷助鹏程！11、辛勤园丁兢兢业业育桃李，莘莘学子踏踏实实求真知。

12、校友是学校亮丽的名片，母校是校友温馨的港湾。

13、创造新优势，打造新特色，实现新突破。

14、七十年励精图治铸辉煌，新世纪与时俱进谋发展。

15、创办女学，集三湘兰蕙，移师新址，纳四水俊才。

关于校庆的口号31、巍巍学府喜庆六十华诞，莘莘学子再叙师生情谊。

2、一甲子弦歌不辍薪火相传；六十载栉风沐雨春华秋实。

3、校友是学校亮丽的名片，母校是校友终生的家园。

4、教垂万代探日月经赋，育泽千秋阅天地__。

5、五十五年艰苦创业谋发展，五十五载锐意进取铸辉煌。

6、三尺讲台洒阳光一片，四季光阴倾热血满腔。

7、庆百年华诞喜迎四海嘉宾校友，传剑凡精神共创五洲知名学校。

各种群体寻优算法的⽐较【蚁群优化算法、粒⼦群优化算法、细菌觅⾷算法、萤⽕⾍算法、⼈⼯鱼群算法】计算机技术不断发展，算法技术也在不断更新。

群体智能 (Swarm Intelligent，SI) 算法始于 20 世纪 90 年代初，主要是受⾃然界⽣物群体智能现象的启发，通过模仿社会性动物的⾏为，⽽提出的⼀种随机优化算法。

群体智能是基于种群⾏为对给定的⽬标进⾏寻优的启发式搜索算法，其的核⼼是由众多简单个体组成的群体能够通过相互之间的简单合作来实现某⼀较复杂的功能。

所以群体智能可以在没有集中控制并且缺少全局信息和模型的前提下，为寻找复杂的分布式问题的解决⽅案提供了基础。

作为计算智能的⼀个重要的学科分⽀,群体智能优化算法是⼀类通过模仿⽣物界的遗传进化机理和群体协作⾏为⽽提出的仿⽣类随机搜索算法。

该算法以其⾼效的寻优速度,⽆需考虑问题的过多初始信息等特点⽽受到⼈们的普遍关注。

群体智能优化算法是⼀类基于概率的随机搜索进化算法，各个算法之间存在结构、研究内容、计算⽅法等具有较⼤的相似性。

因此，群体智能优化算法可以建⽴⼀个基本的理论框架模式：Step1：设置参数，初始化种群；Step2：⽣成⼀组解，计算其适应值；Step3：由个体最有适应着，通过⽐较得到群体最优适应值；Step4：判断终⽌条件⽰否满⾜？如果满⾜，结束迭代；否则，转向Step2；各个群体智能算法之间最⼤不同在于算法更新规则上，有基于模拟群居⽣物运动步长更新的（如PSO,AFSA与SFLA），也有根据某种算法机理设置更新规则（如ACO）。

统⼀框架下的群体智能优化算法，可以根据优化对象的特性只能地选择适合的更新规则，进⾏运算得到理想的优化结果。

蚁群算法（Ant Colony, ACO）：是模拟真实的蚁群秘觅⾷过程寻求最短路径的原理，由意⼤利学者Dorigo等在20世纪90年代⾸先提出。

最初的蚁群算法成为蚂蚁系统，对于旅⾏商问题（TSP）及⼆次分配问题（QAP）等取得了较好效果，经过改进后成为蚂蚁算法或蚁群算法。

第49卷第11期 Vol.49No.ll红外与激光工程Infrared and Laser Engineering2020年11月Nov. 2020基于遗传算法的星载激光全波形分解谢俊峰\杨晨晨17,梅永康13,韩保民2(1.自然资源部国土卫星遥感应用中心，北京100048;2.山东理工大学建筑工程学院，山东淄博255000;3.中国矿业大学（北京）地球与测绘工程学院，北京100083)摘要：全波形激光雷达的回波中包含着地物目标的垂直结构特征信息，传统的全波形数据处理方法在提取这些信息时过于依赖初始参数，导致地形复杂地区的数据可利用率低、准确率低。

针对这一问题,提出了一种基于遗传算法的波形分解方法。

改进后的处理算法无需提供精确的初始参数，用概率性传递规则代替确定性规则，具有全局寻优特点。

并以高分七号卫星激光全波形数据进行试验。

结果证明，基于改进后的波形处理方法拟合的回波波形与预处理后波形的相关系数在99%以上。

文中对森林地区最大树高的反演与ICESat-2的ATL08产品中的森林冠层高度参数进行对比，两者相关系数为0.85,中误差为1.1m,表明该方法可以较准确地提取复杂波形的特征信息。

关键词：高分七号；遗传算法；波形分解；树高测量中图分类号：P237 文献标志码：A DOI：10.3788/IRLA20200245Full waveform decomposition of spaceborne laserbased on genetic algorithmXie Junfeng1, Yang Chenchen12*, Mei Yongkang1,3, Han Baomin2(1. Land Satellite Remote Sensing Application Center, Ministry of National Resources, Beijing 100048, China;2. School of Civil and Architecture Engineering, Shandong University of Technology, Zibo 255000, China;3. College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing 100083, China)Abstract:The echo of the all waveform lidar contains the vertical structure information of the ground object. The traditional all waveform data processing methods rely too much on the initial parameters when extracting these information, resulting in the low availability and accuracy of the data in the terrain complex area. To solve this problem, a waveform decomposition method based on genetic algorithm was proposed. The improved algorithm did not need to provide accurate initial parameters, and used probabilistic transfer rules instead of deterministic rules, which had the characteristics of global optimization. The experiment was carried out with the full waveform data of GF-7 satellite laser. The results show that the correlation coefficient between the echo waveform fitted by the improved waveform processing method and the preprocessed waveform is more than 99%. The inversion of the maximum tree height in the forest area was compared with the forest canopy height收稿日期:2020-06-14;修订日期•2020-10-18基金项目:国家国防科技工业局科学预先研究项目（D040105，D040106);科技部重点研发计划（2017YFB0504201);国家自然科学基金 面上项目（41571440,41771360,41971426);科技部重点研发计划国际合作项目（2020YFE0200800);北京市科协金桥工程种子资金(ZZ19013)高分测绘应用示范项目二期(42-Y30B04-900M9/21);自然资源部杰青项目作者简介:谢俊峰（1981-)，男，研究员，主要从事卫星姿态与激光数据应用等方面的研究。

摘要：截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法。

这些算法已经被广泛地用于寻优，但都有各自的缺点，导致其不易被用于解决实际问题。

某学者提出了一种新群智能算法———果蝇算法。

对该算法的起源进行分析，并将该算法与其他算法对比，通过仿真分析各个算法寻优性能。

重点分析果蝇算法的寻优性能，得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高，从而较容易被用于解决实际问题，对于复杂问题算法可能不稳定。

指出该算法的缺点，提出应改进的地方，对其应用前景作了概括。

关键词：遗传算法，蚁群算法，鱼群算法，免疫算法，粒子群算法，果蝇算法中图分类号：ＴＰ１８３文献标识码：Ａ果蝇算法和５种群智能算法的寻优性能研究＊吴小文，李擎（北京信息科技大学智能控制研究所，北京１００１０１）ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＯｐｔｉｍｉｚｉｎｇＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＦｒｕｉｔＦｌｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＦｉｖｅＫｉｎｄｓｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＡｌｇｏｒｉｔｈｍＷＵＸｉａｏ－ｗｅｎ，ＬＩＱｉｎｇ（Institute of Intelligence Control of BISTU ，Beijing １００１０１，China）Ａｂｓｔｒａｃｔ：The evolutionary algorithm contains the Genetic Algorithm ，Ant Colony Algorithm ，Fishschool Algorithm ，Immune Algorithm ，and Particle Swarm Optimization.Those algorithms have beenwidely used for optimization ，but all have respective shortcomings so that they are not easy to be used to solve practical problem.A new swarm intelligence algorithm ———A Fruit Fly Optimization Algorithm is proposed in June 2011by Taiwan scholars ，Wen-Tsao Pan.In this paper,the origin of the algorithm is analyzed ，The algorithm is compared with other algorithms,Optimizing performance of each algorithm is analyzed through simulation.Optimizing performance of the Fruit Fly Optimization Algorithm is particularly analyzed.The advantage of the Fruit Fly Optimization Algorithm is obtained ：relatively simple ，less parameters ，easily adjust ，the small amount of calculation.The optimization accuracy is high ，thus it can be more easily used to solve practical problems ，but algorithms may be unstable for some complex issues.Finally ，shortcomings of the algorithm is pointed out ，where the algorithm should beimproved is proposed ，and its application prospects are summarized.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｆｉｓｈｓｃｈｏｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｍｍｕｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｆｒｕｉｔｆｌｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．文章编号：１００２－０６４０（２０１３）０４－００１７－０４Ｖｏｌ．３８，Ｎｏ．４Ａｐｒ，２０１３火力与指挥控制ＦｉｒｅＣｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ第３８卷第４期２０１３年４月引言进化算法最重要的应用之一是参数寻优，进化算法发展至今主要有遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，免疫算法，鱼群算法等。

自适应步长的布谷鸟搜索算法
1、在标准的布谷鸟优化算法中，利用莱维飞行随机产生步长，不利于计算。

当步长较小时，会降低搜索速度，但步长较大时，会降低搜索精度，因此提出了自适应步长的布谷鸟搜索算法，该算法根据不同阶段的搜索结果，自适应的调整步长的大小
2、引入公式
3、自适应步长公式：
4、当第i个鸟巢的位置离最优位置近时，减小步长，距离远时则增大步长。

依据上一次的迭代结果来调整步长，实现了步长的自适应调整，使得改进后的自适应步长的布谷鸟搜索算法拥有较快的收敛速度和较好的寻优结果。

5、问题：那么步长到底应该多大啊？一般定义这个步长是如何定义的。

6、难道最优位置事先是知道的吗？。

现代电子技术Modern Electronics TechniqueMay 2024Vol. 47 No. 102024年5月15日第47卷第10期0 引 言近年来，“双碳”目标的提出，使得电动汽车（Electric Vehicles, EVs ）保有量快速增长，而EVs 无序充电和优化调度的难题也愈发凸显[1]。

为了缓解EVs 无序充电和行驶过程对配电网和交通路网的冲击[2⁃4]，已有学者从多个维度进行充电优化方法研究。

关于EVs 与配电网交互的充电优化方法，文献[5]从用户侧和电网侧考虑，通过双阶段优化研究电动汽车充放电调度策略。

文献[6]建立了考虑V2G 辅助服务的双层配电网最优经济调度模型。

文献[7]以负荷峰谷差最小化为目标，建立了EVs 群体充电概率模型，通过实时DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2024.10.030引用格式：王昊东，于江涛，郑迪.计及多方利益的“车⁃路⁃网”三层充电优化方法[J].现代电子技术，2024，47（10）：164⁃170.计及多方利益的“车⁃路⁃网”三层充电优化方法王昊东， 于江涛， 郑 迪（中国计量大学 机电工程学院， 浙江 杭州 310018）摘 要： 随着电动汽车（EVs ）保有量逐年增加，充电需求日益增大，短时间内大规模EVs 集中充电不仅会给电网稳定运行带来风险和负担，还会造成路网交通拥堵。

为了缓解上述问题，提出一种兼顾配电网、路网和车主三方利益的“车⁃路⁃网”三层充电优化方法。

通过三层优化模型的相互传递与配合，对配电网的等效负荷方差和有功网损、路网的通畅情况、车主的充电总成本进行协调优化。

以杭州市某区域路网为例，结合IEEE⁃33节点配电网系统进行仿真。

通过三层充电优化，系统等效负荷方差降低72.82%，有功网损降低83.41%，车主充电总成本减少8.89%。

仿真结果表明，所提优化方法能够合理安排EVs 充电，可以在平抑负荷波动和降低有功网损的同时，缓解路网拥堵和降低车主充电总成本。

KNeighborsClassifier是scikit-learn库中的一个K近邻分类器。

在实践中，我们通常需要对这个分类器的参数进行优化以获得最佳的分类性能。

以下是如何进行参数寻优的一般步骤：1. ：首先，你需要确保你的数据集已经准备好并进行了适当的预处理。

这可能包括数据清洗，缺失值处理，异常值处理，数据归一化等步骤。

2. ：选择一个合适的评价指标来衡量你的模型性能是非常重要的。

对于分类问题，常用的评价指标有准确率，精确率，召回率，F1分数等。

3. ：确定你要搜索的参数空间。

对于KNeighborsClassifier，可能的参数包括n_neighbors（邻居的数量），weights（权重函数），algorithm（计算最近邻的算法），leaf_size（叶子的大小，这可能会影响到树的构建和点的比较）等。

4. ：你可以使用scikit-learn的GridSearchCV类进行网格搜索。

这个类会尝试在给定的参数空间中找到使评价指标最优的参数。

例如：python复制代码from sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 假设 X_train 和 y_train 是你的训练数据和标签parameters = {'n_neighbors': [3, 5, 7], 'weights': ['uniform', 'distance'],'algorithm': ['auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute']}knn = KNeighborsClassifier()clf = GridSearchCV(knn, parameters, cv=5)clf.fit(X_train, y_train)在这个例子中，GridSearchCV会分别使用3, 5, 7个邻居，不同的权重函数以及不同的算法，然后使用交叉验证（通过cv参数设置）来评估每个参数组合的性能。