9、Swift 中的可选类型:全面解析与应用

Swift 中的可选类型:全面解析与应用

1. 可选类型基础

1.1 可选类型的声明

在 Swift 中,声明和使用可选类型有长格式和短格式两种语法。实际开发中,开发者通常使用短格式语法,但我们先从长格式开始,以便更清晰地理解可选类型的工作原理。

以下是声明第一个可选实例的代码:

import Cocoa
var str = "Hello, playground"
var errorCodeString: Optional<String>
errorCodeString = Optional("404")

Optional<String> 表明变量 errorCodeString Optional 类型,尖括号语法(类似于数组声明)表示它用于存储 String 类型的值。这意味着该可选类型要么包含一个 String 实例,要么为 nil 。第二行代码 errorCodeString = Optional("404") 创建了一个 Optional 类型的实例,并将字符串 "404" 存储在其中。

1.2 短格式可选语法

可选类型也有更简洁的短格式语法,如下所示:


                
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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