21、Armv8 - 64核心编程深入解析

Armv8 - 64核心编程深入解析

1. 位逻辑运算

在编程中,位逻辑运算有着重要的作用。下面介绍一个示例代码 Ch11_07 ,它展示了如何进行位逻辑运算,包括与(AND)、或(OR)和异或(EOR)操作。

以下是 Ch11_07.cpp 的代码:

//-------------------------------------------------
//               Ch11_07.cpp
//-------------------------------------------------
#include <iostream>
#include <cstdint>
using namespace std;
// Ch11_07_Misc.cpp
extern void PrintResultA(const char* msg, const uint32_t* x, uint32_t a, uint32_t b,  
size_t n);
extern void PrintResultB(const char* msg, const uint32_t* x, uint32_t a, size_t n);
// Ch11_07_.s
extern "C" void BitwiseOpsA_(uint32_t* x, uint32_t a, uint32_t b);
extern "C" void BitwiseOpsB_(uint32_t* x, uint32_t a);
void BitwiseOpsA(void)
{
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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