fwrite

本文详细介绍了fwrite函数的功能,该函数用于将指定数量的数据块从内存写入到文件流中,并更新流的位置指示器。通过示例代码展示了如何使用此函数来创建并写入二进制文件。当fwrite成功执行时,它会返回实际写入的数据元素数量。

Write block of data to stream

Writes an array of count elements, each one with a size of size bytes, from the block of memory pointed by ptr to the current position in the stream.
The postion indicator of the stream is advanced by the total number of bytes written.
The total amount of bytes written is (size * count).

Parameters

ptr
Pointer to the array of elements to be written.
size
Size in bytes of each element to be written.
count
Number of elements, each one with a size of  size bytes.
stream
Pointer to a  FILE object that specifies an output stream.


Return Value

The total number of elements successfully written is returned as a  size_t object, which is an integral data type.
If this number differs from the  count parameter, it indicates an error.

Example

/* fwrite example : write buffer */
#include <stdio.h>

int main ()
{
  FILE * pFile;
  char buffer[] = { 'x' , 'y' , 'z' };
  pFile = fopen ( "myfile.bin" , "wb" );
  fwrite (buffer , 1 , sizeof(buffer) , pFile );
  fclose (pFile);
  return 0;
}


A file called  myfile.bin is created and the content of the buffer is stored into it. For simplicity, the buffer contains  char elements but it can contain any other type.
sizeof(buffer) is the length of the array in bytes (in this case it is three, because the array has three elements of one byte each).

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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