#undef 标识符

         #undef 是在后面取消以前定义的宏定义

        该指令的形式为

         #undef 标识符

        其中,标识符是一个宏名称。如果标识符当前没有被定义成一个宏名称,那么就会忽略该指令。一旦定义预处理器标识符,它将保持已定义状态且在作用域内,直到程序结束或者使用#undef 指令取消定义。

       在此程序中,我们将取消在先前程序中对预处理器的定义。

#include <iostream.h>
#include<string.h>

#define MAX 5
#undef MAX

void main()

{
   char name[MAX]="abcde";
   cout<<"MAX = "<<MAX<<endl;
   for(int i=0;i<MAX;i++)
   cout<<name<<" "<<endl;
}

     得到如下错误消息:

     未定义符号 'MAX'

     初始值设定项太多

     在此程序中对 MAX 定义后又取消了定义。编译该程序时报错。由于未定义 MAX,char name[MAX] 的数组大小不可用,因此编译器发出第二个错误消息。

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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