Objective-C 2.0概要

本文提供Objective-C编程基础知识,包括类型、变量、常量、运算符、表达式、数据封装、继承、指针、动态绑定、函数等核心内容。
目录
  1. About Objective-C Essentials
  2. The History of Objective-C
  3. Installing Xcode and Compiling Objective-C on Mac OS X
  4. Installing and using GNUstep and Objective-C on Windows
  5. Installing and Using GNUstep and Objective-C on Linux
  6. Building and Installing GNUstep on Linux
  7. Objective-C 2.0 Data Types
  8. Working with Variables and Constants in Objective-C
  9. Objective-C Operators and Expressions
  10. Objective-C 2.0 Operator Precedence
  11. Commenting Objective-C Code
  12. Objective-C Flow Control with if and else
  13. The Objective-C switch Statement
  14. Objective-C Looping - The for Statement
  15. Objective-C Looping with do and while Statements
  16. An Overview of Objective-C Object Oriented Programming
  17. Writing Objective-C Class Methods
  18. Objective-C - Data Encapsulation, Synthesized Accessors and Dot Notation
  19. Objective-C Inheritance
  20. Pointers and Indirection in Objective-C
  21. Objective-C Dynamic Binding and Typing with the id Type
  22. Objective-C Variable Scope and Storage Class
  23. An Overview of Objective-C Functions
  24. Objective-C Enumerators
  25. An Overview of the Objective-C Foundation Framework
  26. Working with String Objects in Objective-C
  27. Understanding Objective-C Number Objects
  28. Working with Objective-C Array Objects
  29. Objective-C Dictionary Objects
  30. Working with Directories in Objective-C
  31. Working with Files in Objective-C
  32. Constructing and Manipulating Paths with NSPathUtilities
  33. Copying Objects in Objective-C
  34. Using Objective-C Preprocessor Directives
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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