基于元学习推荐的优化算法自动选择框架与实证分析
神经网络算法框架结构与效果分析
神经网络算法框架结构与效果分析简介神经网络算法是一种基于人工神经网络的机器学习算法，它模拟了大脑神经元之间的相互作用。
神经网络算法框架是构建神经网络模型的基础结构，它定义了神经网络的各个层级和神经元之间的连接方式，通过反向传播算法来优化网络的权重和偏差，从而达到训练模型的目的。
一、神经网络算法框架结构神经网络算法框架通常由以下几个基本组件组成：1. 输入层: 输入层是神经网络的第一层，用于接收原始数据或特征向量。
每个神经元表示一个特征，并将特征值传递给下一层。
2. 隐藏层: 隐藏层是位于输入层和输出层之间的一层或多层，负责处理输入数据并进行特征提取和抽象。
隐藏层的选择和数量会影响神经网络的性能。
3. 输出层: 输出层是神经网络的最后一层，负责输出最终的分类结果或回归结果。
输出层的神经元数量通常与问题的类别数或输出结果的维度相匹配。
4. 权重和偏置: 权重和偏置是神经网络的参数，用于调整每个神经元的输出值。
权重表示连接强度，偏置表示每个神经元的激活阈值。
5. 激活函数: 激活函数用于引入非线性性质，并将神经元的输出值映射到特定的范围内。
常用的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Tanh等。
6. 损失函数: 损失函数衡量神经网络预测结果与真实结果之间的差异，是模型训练的目标函数。
常见的损失函数有均方差、交叉熵和对数损失等。
7. 优化算法: 优化算法用于更新网络的权重和偏置，以最小化损失函数。
常见的优化算法有梯度下降、Adam和RMSProp等。
二、神经网络算法框架效果分析1. 网络结构对性能的影响神经网络的性能受到网络结构的影响，包括隐藏层的数量、神经元数量和层级之间的连接方式等。
根据问题的复杂度，选择合适的网络结构非常重要。
较浅的网络结构适用于简单的分类问题，而深层网络结构则适用于更复杂的任务，如图像识别和自然语言处理等。
2. 激活函数的选择激活函数是神经网络的非线性映射，可以增强网络的表达能力。
智能推荐系统的设计与实现
智能推荐系统的设计与实现在数字化时代，信息量爆炸，每个人每天都要接收来自不同渠道的大量信息，而智能推荐系统则可以根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，自动化地为用户筛选和推荐内容，从而减少用户的信息检索成本，提高信息获取效率。
智能推荐系统如今已经广泛应用于各种电商、社交媒体和新闻信息等领域，其中，淘宝、美团、今日头条等互联网巨头的成功离不开智能推荐系统的支持，本文旨在讨论智能推荐系统的设计与实现。
一、数据采集智能推荐系统的数据来源主要有两个渠道：用户行为和物品信息。
用户行为包括用户的点击、购买、评论、分享等操作，通过收集和分析这些数据，可以得到用户的偏好、需求和购买能力等信息，有利于系统为用户推荐更符合其实际需求的商品。
物品信息则是与商品相关的一些元数据信息，如商品名称、描述、价格、销量等，通过对商品信息的归类、标签化等处理，有助于系统更加准确地识别商品的关联性和相似性。
二、数据清洗和预处理在数据采集后，需要对数据进行清洗和预处理，以便于下一步的分析和建模。
数据清洗是指去除数据中的错误、重复和不完整等无效数据，以保证数据集的准确性和完整性。
预处理则是指对数据进行特征提取、数据归一化、降维处理等操作，以便于后续的机器学习算法的应用。
三、机器学习算法的选择和构建机器学习算法是智能推荐系统最核心的部分，其主要作用是利用已有的数据集，建立预测模型，通过对用户的历史行为和偏好的学习，预测用户的未来兴趣和需求，以便于更加精准地推荐商品。
常见的机器学习算法有协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等。
协同过滤算法是最为经典的推荐算法，它主要利用用户之间的相似性来推荐商品，根据用户的历史行为和偏好，找出与该用户相似的其他用户，然后将这些用户最近购买过的商品推荐给该用户。
基于内容的推荐算法则是通过对商品的内容特征进行分析，找出与用户历史浏览或购买记录相似的商品进行推荐。
混合推荐则是利用多种推荐算法的优点，将它们的结果进行融合，以获得更高的推荐精度。
元学习及其应用研究进展
元学习及其应用研究进展随着人工智能技术的不断发展，元学习（Meta-Learning）作为一种新兴方法，正逐渐引起学术界和工业界的广泛关注。
元学习是指在学习过程中学习如何学习的能力，通过利用已有的学习经验和知识来快速适应新任务或新环境。
本文将介绍元学习的基本概念、方法以及在各领域的应用研究进展。
一、元学习的概念和方法元学习是一种高阶学习（Learning to learn）的学习方式，通过学习过程中的元特征（Meta-features）来推导学习算法和学习策略。
在传统的机器学习中，通常需要手动选择和调整算法参数，而元学习的目标是通过自动学习来完成这些任务。
元学习的方法主要分为两类：基于模型的方法和基于无模型的方法。
基于模型的方法通过构建模型来学习学习算法的参数，如人工神经网络、决策树和贝叶斯优化等。
这些模型可以对任务和环境进行建模，并从中获取并推导出学习算法。
而基于无模型的方法则是直接通过优化算法来学习学习策略，如梯度下降、进化算法和近似推断等。
这些方法通常不需要对任务和环境进行建模，而是通过优化目标函数来学习学习策略。
二、元学习在机器学习领域的应用在机器学习领域，元学习被广泛应用于模型选择和优化、超参数调节、迁移学习和多任务学习等任务。
通过元学习，可以有效地提高模型的泛化能力和适应性，从而提高模型在新任务上的性能。
元学习在模型选择和优化中的应用主要包括自动化模型选择、自动化模型组合和自动化模型架构搜索。
通过学习和推导学习算法的参数，可以自动选择和组合最合适的模型，并优化模型的超参数。
在超参数调节方面，元学习可以通过学习过程中的元特征来预测最佳的超参数设置，从而加速模型的训练和优化过程。
这样可以大大减少人工调参的工作量，并提高模型的性能和效率。
另外，元学习还可以应用于迁移学习和多任务学习中。
通过使用已有的学习经验和知识，可以快速适应新任务或新环境，并减少对大量标注数据的依赖。
这对于数据稀缺或标注困难的任务具有重要意义。
神经网络中的优化算法比较与选择
神经网络中的优化算法比较与选择神经网络是一种模拟人脑思维方式的计算模型，它通过模拟神经元之间的连接和信号传递来实现各种任务。
而神经网络的训练过程中，优化算法的选择对于网络的性能和效果起着至关重要的作用。
本文将对神经网络中常用的优化算法进行比较与选择。
一、梯度下降法梯度下降法是神经网络中最常用的优化算法之一。
其基本思想是通过计算损失函数对于参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数，以使损失函数逐渐减小。
梯度下降法具有简单易懂、易于实现的优点，但也存在一些问题。
例如，梯度下降法容易陷入局部最优解，而且在参数空间中搜索的效率较低。
二、随机梯度下降法随机梯度下降法是梯度下降法的一种变种，它在每次迭代时随机选择一个样本进行梯度计算和参数更新。
相比于梯度下降法，随机梯度下降法具有更快的收敛速度和更好的泛化能力。
然而，由于每次迭代只使用一个样本，随机梯度下降法的参数更新存在较大的方差，导致训练过程中的震荡。
三、动量法动量法是一种改进的梯度下降法，它引入了动量项来加速参数更新。
动量项可以理解为模拟物体运动的惯性，使得参数更新时具有一定的“动量”。
动量法的主要优点是能够加速收敛速度，减少震荡。
然而，动量法也存在一些问题，例如可能会导致参数更新过大，难以找到合适的学习率。
四、自适应学习率算法自适应学习率算法是一类根据参数更新情况自动调整学习率的优化算法。
常用的自适应学习率算法有Adagrad、RMSprop和Adam等。
这些算法通过考虑参数的历史梯度信息来调整学习率，从而在训练过程中更好地适应不同的参数更新情况。
自适应学习率算法具有较好的性能和泛化能力，但也存在一些问题，例如对于稀疏数据和大规模网络的适应性较差。
五、其他优化算法除了上述常用的优化算法外，还有一些其他的优化算法值得关注。
例如，L-BFGS算法是一种基于牛顿法的优化算法，它通过近似计算Hessian矩阵的逆来进行参数更新。
L-BFGS算法具有较快的收敛速度和较好的性能，但计算复杂度较高。
《自适应学习系统中推荐方法的研究与应用》范文
《自适应学习系统中推荐方法的研究与应用》篇一一、引言随着信息技术和人工智能的飞速发展，自适应学习系统在教育培训、在线学习等领域的应用越来越广泛。
这些系统通过使用先进的算法和数据分析技术，可以根据用户的学习历史和兴趣，为用户提供个性化的学习内容和推荐。
推荐方法作为自适应学习系统的核心部分，对于提升用户体验、增强学习效果具有重要影响。
本文旨在探讨自适应学习系统中推荐方法的研究与应用。
二、自适应学习系统中的推荐方法自适应学习系统中的推荐方法主要依赖于用户的学习行为数据和系统的算法模型。
常见的推荐方法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。
1. 协同过滤协同过滤是一种基于用户行为和偏好的推荐方法。
在自适应学习系统中，通过分析用户的学习历史、成绩、反馈等信息，找出与当前用户相似的其他用户，然后根据这些相似用户的学习行为，为当前用户推荐相应的学习资源。
协同过滤可以有效地提高推荐的准确性和满意度。
2. 内容过滤内容过滤是一种基于学习资源内容和用户兴趣的推荐方法。
通过分析学习资源的特点和用户的兴趣偏好，为用户推荐与其兴趣相关的学习内容。
内容过滤可以更好地满足用户的个性化需求，提高学习效果。
3. 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以自动提取学习资源和用户行为数据的特征，然后通过训练模型，为用户推荐最合适的学习内容。
深度学习在处理大规模数据和复杂模式识别方面具有优势，可以提高推荐的准确性和实时性。
三、自适应学习系统中推荐方法的应用自适应学习系统中的推荐方法在各领域得到了广泛应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 在线教育平台在线教育平台通过使用自适应学习系统，可以根据学生的学习历史和成绩，为他们推荐相应的学习资源和课程。
这有助于提高学生的学习效果和满意度，同时降低教师的负担。
2. 智能辅导系统智能辅导系统通过分析学生的学习行为和成绩，为他们提供个性化的辅导和练习。
通过推荐适当的练习题和解答方法，帮助学生巩固知识、提高技能。
《2024年自适应学习系统中推荐方法的研究与应用》范文
《自适应学习系统中推荐方法的研究与应用》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，教育领域正经历着前所未有的变革。
自适应学习系统以其独特的优势，如个性化学习、智能推荐等，逐渐成为教育领域的研究热点。
本文旨在研究自适应学习系统中的推荐方法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、自适应学习系统的概述自适应学习系统是一种能够根据学习者的学习行为、兴趣和需求，自动调整学习内容、难度和进度的智能系统。
它通过收集学习者的数据，分析学习者的学习风格和习惯，为学习者提供个性化的学习资源和建议。
推荐方法是自适应学习系统中的重要组成部分，对于提高学习效果和用户体验具有重要意义。
三、自适应学习系统中推荐方法的研究1. 推荐方法的基本原理自适应学习系统的推荐方法主要基于数据挖掘、机器学习和人工智能等技术。
通过对学习者的学习行为、兴趣和需求进行建模，系统可以分析出学习者的偏好和需求，从而为其推荐合适的学习资源和策略。
常见的推荐方法包括协同过滤、内容过滤、深度学习和混合推荐等。
2. 推荐方法的分类与比较（1）协同过滤：协同过滤是一种基于用户行为的推荐方法，通过分析用户的历史行为和兴趣，找出相似的用户或项目，从而进行推荐。
它的优点是简单易行，但需要大量的用户数据支持。
（2）内容过滤：内容过滤是一种基于内容的推荐方法，通过分析学习资源的内容和特征，以及学习者的兴趣和需求，为学习者推荐与之相关的资源。
它的优点是能够深入挖掘学习者的需求和偏好，但需要丰富的资源库和特征提取技术。
（3）深度学习：深度学习是一种基于神经网络的推荐方法，通过训练大量的数据和模型，实现对学习者行为的预测和推荐。
它的优点是能够处理复杂的数据和问题，但需要大量的计算资源和时间。
（4）混合推荐：混合推荐是将多种推荐方法结合起来，充分利用各种方法的优点，以提高推荐的准确性和效果。
它可以根据具体的应用场景和数据特点，选择合适的推荐方法进行组合。
四、自适应学习系统中推荐方法的应用自适应学习系统中的推荐方法已经广泛应用于各个领域，如在线教育、远程教育、职业教育等。
深度学习模型的自动化调参方法研究
深度学习模型的自动化调参方法研究随着深度学习在各个领域的广泛应用，如何快速而准确地调整深度学习模型的参数成为了研究者们关注的焦点。
本文将探讨深度学习模型的自动化调参方法，以提高深度学习模型的性能和效率。
一、引言深度学习模型是一种基于人工神经网络的机器学习技术，其在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了显著的成果。
然而，深度学习模型需要调整大量的超参数，如学习率、批量大小和正则化系数等，以达到最佳的性能。
手动调参通常是非常困难且耗时的，因此自动化调参方法能够帮助研究者和工程师快速选择最佳的参数组合。
二、常见的自动化调参方法1. 网格搜索网格搜索是一种常用的自动化调参方法，它通过遍历给定的参数组合来寻找最佳的模型性能。
然而，网格搜索在参数空间较大时，会面临组合爆炸的问题，导致搜索效率低下。
2. 随机搜索与网格搜索不同，随机搜索通过从给定的参数分布中随机采样一定数量的参数组合来寻找最佳的模型性能。
随机搜索不受参数空间大小的限制，具有较高的搜索效率。
3. 贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于贝叶斯统计理论的自动化调参方法，它通过建立模型来估计参数与性能之间的不确定关系，并使用概率推理来指导搜索过程。
相比于网格搜索和随机搜索，贝叶斯优化具有更高的搜索效率和更好的结果。
4. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的自动化调参方法。
它通过遗传、变异和选择等操作来生成新的参数组合，并根据性能评估指标来筛选和改进参数。
遗传算法能够快速搜索参数空间并找到全局最优解，但在高维空间中效果较差。
三、深度学习模型的自动化调参方法1. 基于模型的优化基于模型的优化方法将深度学习模型看作一个黑盒函数，并使用优化算法来直接调整模型参数。
常用的优化算法包括梯度下降法、Adam算法和牛顿法等。
这些方法通过迭代更新参数来最小化损失函数，从而优化模型性能。
2. 基于强化学习的优化基于强化学习的优化方法将调参问题看作一个与环境进行交互的决策过程，通过建立一个智能体来学习最优的参数选择策略。
《自适应学习系统中推荐方法的研究与应用》范文
《自适应学习系统中推荐方法的研究与应用》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展，教育领域正在经历一场由自适应学习系统引领的变革。
自适应学习系统以其个性化的学习体验、智能化的学习路径和精准的推荐方法，为学习者提供了更为高效和有针对性的学习方式。
本文将重点研究自适应学习系统中的推荐方法，探讨其原理、应用及其在实践中的效果。
二、自适应学习系统的基本原理与构成自适应学习系统通过分析学习者的数据、行为、习惯等因素，自动调整教学策略，以实现个性化学习。
该系统主要由数据收集模块、推荐算法模块、用户界面模块等构成。
其中，推荐算法是系统的核心部分，它通过分析学习者的学习历史、能力水平、兴趣偏好等信息，为学习者推荐最合适的学习资源。
三、自适应学习系统中的推荐方法1. 基于内容的推荐方法：该方法主要根据学习者的历史行为、兴趣偏好和学习能力，推荐与之相似或符合其需求的学习资源。
这种方法的关键在于如何准确地提取和表示学习资源的特征，以及如何度量学习者与资源之间的相似性。
2. 协同过滤推荐方法：该方法通过分析学习者的行为数据，找出与其相似的其他学习者，然后根据这些相似学习者的行为数据为当前学习者推荐学习资源。
协同过滤推荐方法主要包括基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种方法。
3. 混合推荐方法：为了充分发挥各种推荐方法的优势，很多研究者开始将多种推荐方法进行混合，形成混合推荐方法。
这种方法可以根据具体的应用场景和需求，灵活地调整各种推荐方法的权重，以达到更好的推荐效果。
四、自适应学习系统中推荐方法的应用自适应学习系统中的推荐方法已经被广泛应用于各个领域，如在线教育、智能辅导系统、移动学习等。
以在线教育为例，推荐系统可以根据学习者的学习历史、能力水平和兴趣偏好等信息，为学习者推荐最合适的学习视频、练习题和课程资源。
这不仅提高了学习者的学习效率，还为教育机构提供了更为精准的用户画像和数据支持。
五、实践案例分析以某在线教育平台为例，该平台采用了混合推荐方法，结合了基于内容的推荐和协同过滤推荐。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
准确率平均达到 ８ ５ ％； 三 选一 的算 法预 测准确 率最高可达 ９ ２ ％， 交叉验证准确率 平均超过 ８ ０ ％ 。实证 结果验证 了所
提算法选择框架是成功的 ， 基 于元 学习思想的优化算 法 自动选择方 法是 可行 的。
文章编号 ： １ ０ ０ １ — ９ ０ ８ １ （ ２ ０ １ ７ ） ４— ０ １ １ ０ ５ ． ０ ６
Ｃ ＯＤＥ Ｎ Ｊ ＹＩ Ｉ ＤＵ
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗ ｗ ｗ． ｊ ｏ ｃ ａ ． ｃ ｎ
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． １ １ ７ ７ ２ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ － ９ ０ ８ １ ． ２ ０ １ ７ ． ４． ０ １ １ ０ ５
基 于元 学 习推 荐 的优 化 算 法 自动 选 择 框 架 与 实证 分 析
崔建双 ’ ， 刘晓婵 ， 杨 美华， 李 雯燕
（ 北京科技大学 东凌经济管理学 院， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ） （ 通信作者电子邮箱 ｃ ｕ ｉ ｊ ｓ ＠ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ． ｕ ｓ ｔ ｂ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ａ ）
Ｃ ＵＩ Ｊ ｉ ａ ｎ ｓ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ。 ，ＵＵ Ｘｉ ａ ｏ ｃ ｈ ａ ｎ ．ＹＡＮＧ Ｍｅ ｉ ｈ ｕ ａ ，Ｌ Ｉ Ｗｅ ｎ ｙ ａ ｎ
（ Ｄ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｋ ｓ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＥ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉｔ ， Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆＳ ｏ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｄ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ ，Ｂ ｅ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ ３ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ
Ｉ Ｓ Ｓ Ｎ １ ０ ｏ １ ． ９ ０ ８ １
２ ０１ ７． ． ０４． ． １ ０
计算机应 用， ２ ０ １ ７ ， ３ ７ （ ４ ） ： １ １ ０ ５—１ １ １ ０
摘
要： 算 法选择 的 目的是从众 多可用优化 算法中 自动地选 出最适 用于 当前 问题 的算法。针对算 法选择 问题提
出了基于元学 习推荐的优化算法 自动选择 框 架。依 据此框 架 ， 以 多模 式资 源受限的 项 目调度 问题为 实证数据 集 ， 设
计 实现 了遗传算法（ Ｇ Ａ） 、 粒子群算法（ Ｐ Ｓ Ｏ） 和模 拟退火算 法（ Ｓ Ａ） 三种 算法 的 自动选择 过程 。从 项 目调度 问题数 据 库 中随机选取 了 ３ ７ ８个问题 算例 ， 提取其 中的 固有特征和统计特征作为元数据 ， 并利 用前馈 型神 经 网络 （ Ｆ Ｎ Ｎ） 算 法训
Ａ ｎ ｎ ｅ ａ ｌ ｉ ｎ ｇ（ Ｓ Ａ）Ｗ ｓ ａ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ｔ ｈ ｉ ｓ ｒ ｆ ａ ｍｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｍ ｏ ｄ ｅ Ｒ ｅ ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ － Ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ Ｐ ｏ ｒ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｓ ｃ ｈ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ ｎ ｇ
关键词 ： 算 法 自动选择 ； 元学 习； 元模型 ； 实证分析 ； 预测准确率
中图分类号 ： Ｔ Ｐ １ ８ １ 文献标 志码 ： Ａ
Ｍｅ ｔ ａ－ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗｏ ｒ ｋ ａ ｎｄ ｉ ｔ ｓ ｅ ｍｐ ｉ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｔ ｕｄ ｙ
Ｐ ｏｂ ｒ ｌ ｅ ｍ（ Ｍ Ｒ Ｃ Ｐ Ｓ Ｐ ）ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｖ ｌｉ ａ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｔ ．Ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｈ ｕ ｎ ｄ ｒ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｓ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｙ － ｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｉ ｎ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｓ ｏ ｆ ＭＲ Ｃ Ｐ Ｓ Ｐ ｗ ｅ ｒ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｏ ｍ ｌ ｙ ｐ ｉ ｃ ｋ ｅ ｄ
ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｄ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｒ Ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｈｍ （ ｔ Ｇ Ａ ） ，Ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ Ｓ ｗ ａ ｒ ｍ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ Ｐ Ｓ Ｏ ）ａ ｎ ｄ Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ｇ ｏ ａ ｌ ｏ ｆ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｔ ｏ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｌ ｙ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｂ ｅ ｓ ｔ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｌｇ ａ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｆ ｒ ｏ ｍ ａ ｂ ａ ｔ ｃ ｈ ｏ ｆ ａ ｖ ａ ｉ ｌ ａ ｂ ｌ ｅ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ．Ｆ ｏ ｒ ｈｉ ｔ ｓ ｐ ｕ ｒ ｐ ｏ ｓ ｅ ，ａ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｍｅ ｎ ｄ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗ ｏ ｒ ｋ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ａ — ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ Ｗａ ｓ