VB中子分类技术的应用 (转)

本文介绍了VB中子分类技术的实现原理与步骤,通过截取控件消息并自定义处理流程,实现了对特定消息(如鼠标右键点击)的响应。文章提供了具体的API函数声明与示例代码。
VB中子分类技术的应用 (转)[@more@]

子分类技术的原理:要先取得原先Window Procedure所在的地址,将之记录起来,接着设定所有的消息都先转到我们所写的消息处理过程上来,我们过滤传过来的消息,寻找特定的消息进行处理,其余的送回系统,由系统决定如何处理。等到我们不需要再处理这些特定的消息时,便取消消息的截取,即中止子分类过程。它一般需要三个过程:开始截取,消息处理,中止截取.
  程序需要一个模块,在模块中声明如下:
  'api函数Declare Function SetWindowLong Lib "user32" Alias "SetWindowLongA" _
  (ByVal hwnd As Long, ByVal nIndex As Long, ByVal dwNewLong As Long) A s Long Declare Function GetWindowLong Lib "user32" Alias "GetWindowLongA" _
  (ByVal hwnd As Long, ByVal nIndex As Long) As Long Declare Function CallWindowProc Lib "user32" Alias "CallWindowProcA" _
  (ByVal lpPrevWndFunc As Long, ByVal hwnd As Long, ByVal Msg As Long, _
  ByVal wParam As Long, ByVal lParam As Long) As Long
  '定义常数Public Const GWL_WNDPROC = (-4) Public Const WM_MOUSEMOVE = &H200 Public Const WM_RBUTTONDOWN = &H204
  '全局变量,存放控件标志性数据Public preWinProc As Long
  '本函数就是用来接收子分类时截取的消息的Public Function wndproc(ByVal hwnd As Long, ByVal Msg As Long, _
  ByVal wParam As Long, ByVal lParam As Long) As
  Long
  '截取下来的消息存放在msg参数中.
  if msg=WM_RBUTTONDOWN then
  '检测到鼠标右击消息,这里就可以加入我们的处理代码如:
  msgbox "你好,鼠标右击消息!"
  '需要注意,如果这儿不加入任何代码,则相当于吃掉了这条消息. else
  '如果我们不是我们需要处理的消息,则将之送回原来的程序.
  wndproc = CallWindowProc(preWinProc, hwnd, Msg, wParam, lParam) endif End Function 
'以下代码在窗体中: '本例以截取一个combobox控件的消息为例,假设该'控件的名字是:comb1 Private Sub subclass() Dim ret As Long
  '记录Window Procedure的地址
  preWinProc = GetWindowLong(comb1.hwnd, GWL_WNDPROC)
  '开始截取消息,并将消息交给wndproc过程处理.
  ret = SetWindowLong(comb1.hwnd, GWL_WNDPROC, AddressOf wndproc) End Sub
  Private Sub EndSubclass()
  Dim ret As Long
  '取消消息截取,结束子分类过程.
  ret = SetWindowLong(comb1.hwnd, GWL_WNDPROC, preWinProc) End Sub
  '当要截取其它控件的消息时,只需要将subclass与EndSubclass过程中的comb1.h wnd换成该控件的控件.hwnd即可. '调试过程中注意存盘,因为如果一时不慎会造成死机


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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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