36、汇编语言中的结构体与联合体

汇编语言中的结构体与联合体

在汇编语言编程中,结构体和联合体是非常重要的数据组织方式,它们能够帮助我们更高效地管理和处理数据。下面将详细介绍结构体和联合体的相关知识。

1. 结构体概述

结构体提供了一种简单的方式来聚集数据,并将其从一个过程传递到另一个过程。例如,一个过程的输入参数可能包含与磁盘驱动器相关的20个不同数据单元。直接调用这样的过程容易出错,因为可能会混淆参数的顺序或传递错误数量的参数。而使用结构体,我们可以将所有输入数据放在一个结构体中,并将结构体的地址传递给过程,这样只需要使用最小的栈空间(一个地址),并且被调用的过程可以修改结构体的内容。

汇编语言中的结构体与C和C++中的结构体基本相同。通过简单的转换,我们可以将MS - Windows API库中的任何结构体应用到汇编语言中。大多数调试器都可以显示结构体的各个字段。

2. COORD结构体示例

Windows API中定义的 COORD 结构体用于标识屏幕的X和Y坐标。该结构体的定义如下:

COORD STRUCT
  X WORD ? ; offset 00
  Y WORD ? ; offset 02
COORD ENDS

使用结构体通常涉及以下三个步骤:
1. 定义结构体。
2. 声明一个或多个结构体类型的变量,即结构体变量。
3. 编写访问结构体字段的运行时指令。

3. 定义结构体

结构体使用 STRUCT 和 <

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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