15、优化 DrinkMixer 应用:解决用户反馈与功能扩展

优化 DrinkMixer 应用:解决用户反馈与功能扩展

1. 用户反馈与问题分析

在应用市场中,DrinkMixer 起初销售情况良好,但随后收到了大量差评,导致销量下滑。用户反馈的问题主要包括:
- 无法添加新饮品。
- 饮品数量不足,需要超过 40 种饮品。
- 酒吧有自定义饮品,不想单独记录。
- 应用内的饮品列表不喜欢,想切换到功能更强大的 iDrink。

针对这些问题,我们需要思考如何改进应用,以满足用户的需求。具体可以从以下几个方面入手:
1. 确定能解决用户担忧的方法。
2. 根据 DrinkMixer 的结构,考虑如何重构代码来解决问题。
3. 分析是否有简单或困难的代码修复方式。

2. 解决方案思考

为了解决用户反馈的问题,最简单的方法是更新应用,让用户能够向列表中添加更多饮品。可以添加一个新视图,让用户输入饮品信息,该视图应类似于详细视图,但允许用户输入所需信息。同时,需要能够保存新信息并更新表格以显示新饮品。

在实现这个功能时,我们应尽可能重用已有的代码和资源。例如,可以利用导航控制器,并考虑是否能对 DetailDrinkView 进行有效利用。

3. 界面设计选择

在设计添加饮品的界面时,有两种方案可供选择:
| 方案 | 描述 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 方案一 | 在导航控制器中添加一个按钮来启动新视图 | 不占用表格视图的额外空间,导航控制器已有对该按钮的内置支持 | 无 |
| 方案二 |

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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