2、构建高效的应用程序导航系统

构建高效的应用程序导航系统

1. 应用程序导航的重要性

在现代软件开发中,良好的导航设计不仅提高了用户体验,还增强了应用程序的功能性和易用性。对于使用Oracle Application Express (APEX)构建的应用程序来说,导航系统的合理设计至关重要。本篇文章将详细介绍如何创建一个高效的应用程序导航系统,帮助开发者掌握构建导航菜单和导航栏的关键步骤。

2. 创建主应用程序菜单

在应用程序中,主菜单是用户与系统交互的第一道门户。为了确保用户能够轻松找到所需功能,我们需要精心设计这个菜单。以下是创建主应用程序菜单的具体步骤:

2.1 共享组件与导航列表

  1. 访问共享组件
    在APEX环境中,导航列表作为共享组件存在。要开始创建主菜单,请先导航到共享组件部分,点击“Lists”选项,这将打开所有可用的导航列表。

  2. 选择桌面导航菜单
    默认情况下,应用程序会自带一个名为“Desktop Navigation Menu”的导航列表。选择此选项后,可以看到一个默认的“Home”条目。点击该条目名称进入编辑模式。

  3. 修改默认条目
    在属性页面中,找到“Image/Class”属性旁边的弹出式LOV图标,选择合适的图标样式。例如,选择 fa-home 图标来代表首页。点击“Apply Changes”保存更改。

2.2 添加新的菜

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.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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