28、C++ 异常处理全解析

C++ 异常处理全面解析

C++ 异常处理全解析

1. 异常处理基础回顾

在 C++ 中,像 terminate() abort() set_terminate() 这类函数都来自标准库。虽然我们可以使用作用域解析运算符,如 std::terminate() 来调用它们,但这并非必要。需要注意的是,异常处理不能替代简单的程序员错误检查,因为异常处理的开销更大。异常处理应专门用于以统一的方式在一个公共位置处理更严重的程序错误。

2. 复杂异常处理示例
2.1 向外部处理程序传递异常

捕获的异常可以传递给外部处理程序进行处理,或者部分处理后再抛到外部作用域进一步处理。以下是一个示例代码:

// Assume Student class is as seen before, but with
// two additional member fns. Assume usual header files.
void Student::Validate() // defined as virtual in class def
{                        // so derived classes may override
    // check constructed student; see if standards are met
    // if not, throw an exception
    throw string("Does not meet
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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