Java程序员须知

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/**
1. javac
   作用:编译 .java 源文件
   示例:javac -encoding utf-8 -d . GraphApplet.java
2. javadoc
   作用:根据 .java 生成 API 文档
   示例:javadoc -d docs HelloWorld.java    
3. java
   作用:console 模式运行 java 程序( .class 或 .jar)
   示例:java org.future.HelloWorld
        java -jar Hello.jar
4. javaw
   作用:gui 模式运行 java 程序(不会阻塞 console)
   示例: javaw -jar CmdGUI.jar
5. jar
   作用:将 .class 等文件压缩成 .jar 文件
   示例:jar cvfm Hello.jar META-INF/* org/future/*  
6. javap
   作用:反编译 .class 文件
   示例:javap -private org.future.HelloWorld > HelloWorld_New.java   
7. native2ascii
   作用:文件编码转换
   示例:native2ascii user_info.properties > unicode.properties
        native2ascii -reverse unicode.properties > locale.properties
8. serialver
   作用:生成类的序列号 serialVersionUID
   示例:serialver org.future.HelloWorld
9. appletviewer
   作用:运行 applet 程序;
   示例: appletviewer example1.html
10.HtmlConverter   
   作用:将 .html 文件中的 <applet> 标记转换成 object 和 embed 标记,
        以便使不支持 <applet> 标记的浏览器可以运行 applet 程序;
   示例:htmlconverter example1.html
 */

 

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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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