33、图形与文件处理全解析

图形与文件处理全解析

在图形和文件处理的领域中,有许多实用的技巧和方法值得我们去探索。下面将详细介绍图形重绘、颜色设置、图形填充、图像和文本处理,以及文件处理的相关内容。

1. 按需重绘窗口

当表单、控件或它们的部分需要重绘时,会触发 Paint 事件。例如,在 Artist 应用程序中,当最小化然后恢复窗口时,窗口会空白。可以通过在 Form_Paint 事件中重绘图形来解决这个问题。示例代码如下:

Private Sub Form1_Paint(ByVal sender As Object, _
ByVal e As System.Windows.Forms.PaintEventArgs) Handles MyBase.Paint
    Select Case btnCurrentButton
        Case Buttons.Rectangle
            gphFormGraphics.DrawRectangle(Pens.Navy, recDrawingRectangle)
        Case Buttons.Ellipse
            gphFormGraphics.DrawEllipse(Pens.Navy, recDrawingRectangle)
        Case Buttons.Line
            gphFormGraphics.DrawLine(Pens.Navy, pt2, pt1)
        Case Buttons.Freehand
     
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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