word中给多个字符添加圆圈

本文介绍了如何在Microsoft Word中利用域代码快速制作带圈文字,如'yes',并提供了详细步骤,包括使用Ctrl+F9插入域、输入域代码以及调整字体大小和字符间距以优化显示效果。这种方法适用于需要创建特殊符号或定制化文字的场景。

例如 输入带圈文字 “yes”

在WORD中按快捷键 Ctrl+F9 出现域 ({}内的灰色区域)
在{}中输入 “eq \o (○,yes)” 
这时选中右击 选择 切换域代码 会出现结果 (或者按快捷键 Alt+F9)
这样做可能会导致圈太小, 需要做些调整


再次 选择 切换域代码 回到 :{eq \o (○,yes)}
这时选择小括号里面的○ 右击 选择字体 加大字号
接着选择 yes 右击 字体 高级 字符间距 位置 选择提升 (如8磅)
最后 选择 切换域代码 看看效果怎样
 

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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