[转载]xDoclet在Hibernate中的使用

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xDoclet在Hibernate中的使用

Hibernate类:
@hibernate.class
table="teacher"
Hibernate子类:
@hibernate.joined-subclass
@hibernate.joined-subclass-key
column="tea_id"
主键:
@hibernate.id
column="tea_id"
generator-class="native"
普通属性:
@hibernate.property
column="tea_name"
1:n(1对多)
1的一头:
@hibernate.set
lazy="true"
cascade="all"
inverse="true"

@hibernate.collection-keycolumn="tea_id"

@hibernate.collection-one-to-manyclass="tms.Teacher.ZBJiangCheng"

多的一头:
@hibernate.many-to-one
column="tea_id"
class="tms.Teacher.ZBTeacher"
not-null="true"
1:1(1对1)
1的一头:
@hibernate.one-to-one name="gongzi"
class="tms.Teacher.ZBGongzi"
cascade="all"

1的另一头:
@hibernate.one-to-one
name="teacher"
class="tms.Teacher.ZBTeacher"
constrained="true"

并且其主键策略应是:
@hibernate.id
column="tea_id"
generator-class="foreign"
unsaved-value="0"

@hibernate.generator-param
name="property"
value="teacher"

另一种一头维护的1:1关系
(例如:一本书对应一个图书类型,一种图书类型对应多本书,图书类型一端不需维护对应什么书,而书的一端应维护对应哪种图书类型)
@hibernate.many-to-one
name="booktype"
column="booktype_id"
cascade="all"
not-null="true"

 

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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