9、图标编程语言中的列表操作详解

图标编程语言中的列表操作详解

1. 列表简介

在编程语言中,列表(List)是一种非常常见的数据结构,用于存储一系列有序的元素。图标编程语言也不例外,它提供了丰富的列表操作功能,使得处理数据更加便捷和高效。本文将详细介绍图标编程语言中列表的创建、访问、修改以及一些高级操作。

1.1 创建列表

在图标编程语言中,可以通过多种方式创建列表。以下是几种常见的创建方法:

  • 空列表 :使用 [] list() 创建一个空列表。
  • 带有初始元素的列表 :使用 [e1, e2, ..., en] list(n) 创建一个包含 n 个元素的列表,所有元素初始化为 &null
  • 带有初始值的列表 :使用 list(n, val) 创建一个包含 n 个元素的列表,所有元素初始化为 val

示例代码:

L1 := []  # 创建一个空列表
L2 := [1, 2, 3]  # 创建一个包含三个元素的列表
L3 := list(5)  # 创建一个包含五个元素的列表,所有元素初始化为 &null
L4 :
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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