简介:为了提高混凝土抗压强度预测精度,利用改进果蝇优化算法(IFOA)优化RBF神经网络的参数Spread值,建立IFOA-RBF预测模型用于混凝土抗压强度预测。模型以UCI数据库中的ConcreteCompressiveStrength数据集为例,以每立方混凝土中的水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为网络输入,混凝土抗压强度值作为网络输出,进行仿真测试,并将结果与参考文献中的其它方法比较。结果表明:优化后的RBF网络既体现了广泛映射能力,又明显地提高了网络的泛化能力。验证了IFOA-RBF模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。
简介:通过设置不同强度的优势反应干扰,拟考察在不同顺序(固定、随机)下,优势反应的干扰强度对ADHD儿童任务切换的影响.结果发现,在实验1中,相对于正常组儿童,ADHD儿童并未表现出缺损;在实验2中,在低强度和中等强度条件下,ADHD儿童缺损表现明显,但在高强度条件下,ADHD儿童并未表现出缺损.在两实验中,ADHD儿童的表现模式均与正常组儿童的不一致.实验1中,相对于中等强度干扰,ADHD儿童在高强度下的反应时反而更少;在实验2中,随着干扰强度的增加,ADHD儿童的表现也并未出现相应的下降.该结果提示,ADHD儿童任务切换上的表现模式异常,可能不仅与单-或多个执行功能的缺陷有关,它可能还与ADHD本身低唤醒和认知资源分配调节能力缺陷有关.