45、C语言输入格式控制字符串详解

C语言输入格式控制字符串详解

1. 输入格式控制字符串基础

scanf_s() 函数使用的格式控制字符串与 printf() 有所不同。在格式控制字符串中放入一个或多个空白字符(如空格 、制表符 \t 、换行符 \n ),会使 scanf_s() 读取并忽略输入中的空白字符,直到遇到下一个非空白字符。单个空白字符会使任意数量的连续空白字符被忽略,因此可以在格式字符串中添加任意数量的空白字符以提高可读性。但要注意, scanf_s() 默认会忽略空白字符,不过在使用 %c %[] %n 进行数据读取时除外。

% 之外的任何非空白字符,会使 scanf_s() 读取但不存储该字符的连续出现。例如,如果想让 scanf_s() 忽略输入中分隔值的逗号,只需在每个格式说明符前加一个逗号。

格式说明符的一般形式如下:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(% - 格式说明符开始):::process --> B(* - 可选,忽略下一个输入值):::process
    B --&
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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