[第3天]程序的控制结构——循环例题01

本文介绍了Java中无限循环的两种实现方式:for(;;) 和 while(true),并通过示例展示了for循环的不同用法,包括如何在一个表达式中声明多个变量。

【整理来源】黑马毕老师的java基础视频

/*
无限循环的最简单表现形式
for(;;){}---初始化表达式和循环后表达式并且条件表达式都没有写,默认就为true,

while(true){}
*/

class ForTest 
{
	public static void main(String[] args) 
	{
		int x=1;
		for(System.out.println("a");x<3;System.out.println("c"))
		{
			System.out.println("d");
		}
		/*
		for(int y=0;y<3;y++)
		{
			
		}
		int y=0;
		for(;y<3;)
		{
			
		}
       */
		for(int a=0,b=1;a<3;a++) //多表达式用逗号隔开
		{
			
		}

	}
}


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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