人际交往的方式方法

人们进行广泛社交活动中,经常会遇到各种类型的人。如不注意与不同的人和在不同的场合交往的方式方法,在一定程度上会阻碍人们交朋结友和适应社会。因此,我们在工作生活中应该注重自身修养,注意人际交往中的方式方法。人际交往中遇到固执的一类人时最好的办法是打破对方逻辑思维结构为目的,改变对方常规性逻辑,使其改变固有的判断模式,以便接受你的建议和使接纳变的自然。人际交往中遇到比较茫然的一类人时最好的办法是总是给予对方以希望,使他感到与你交往带来得激励,促使对方愿意继续交往。人际交往中遇到条理化很强的一类人时最好的办法…     

锻炼要适度

人常说用进废退,人体的各种功能需要不断地运用。运动锻炼可以提高人体免疫力的途径之一。运动锻炼可以强身健体、防病祛病、延缓衰老,但是,如果运动方法不当或运动强度过大,不仅不能达到上述目的,反而会损伤身体,影响健康。因此,合理适度的锻练对人体功能是积极的、有益的。运动锻炼前最好做一次较为全面的身体检查,然后根据身体情况选择合适的锻炼项目。同时,身体检查的结果又可作为锻炼前的客观指标,便于与锻炼后的情况进行比较,判断运动锻炼的效果。参加运动锻炼决不能急于求成,而应该有目的、有计划、有步骤地进行才能取得满意的锻炼效…     

利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法

针对网络入侵检测准确率低、误报率高的状况,通过理论分析与仿真实验,提出一种利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法.该算法利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力和线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机分类器的性能.通过仿真实验对其性能进行了对比分析,结果验证了该算法的有效性.     

一种基于粒子群优化和核极限学习机的入侵检测算法

针对网络入侵检测准确率低、误报率高的问题,本文提出了一种基于粒子群优化和极限学习机的入侵检测算法。粒子群优化算法(PSO)是一种群智能算法,核极限学习机(KELM)是一种学习速度快、泛化能力强的经典核机器学习的方法,但是极限学习机对核函数及参数的选择直接影响它的分类性能。本文算法中利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力强且线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成了多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机（ELM）分类器的性能。最后通过实验对算法性能做了对比分析,实验结果验证了本文算法的有效性。