12、JavaScript 异步编程模式与模块化开发

JavaScript 异步编程模式与模块化开发

1. 异步编程中的 Promise 模式

1.1 Promise 基础

Promise 是 JavaScript 中处理异步操作的现代方法。一个 Promise 对象代表了一个异步操作的结果,它有三种状态:进行中(pending)、已成功(fulfilled)和已失败(rejected)。可以使用 Promise 构造函数创建一个 Promise,该构造函数接收一个函数作为参数,这个函数有两个参数 resolve reject 。当异步操作成功完成时调用 resolve 函数,操作失败时调用 reject 函数。

以下是一个使用 Promise 进行网络请求的示例:

function makeRequest(url) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    fetch(url)
      .then(response => response.json())
      .then(data => resolve(data))
      .catch(error => reject(error));
  });
}
makeRequest('http://example.com/')
  .then(data => console.log(data))
  .catch(error => co
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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