非装载模块的初始化方法

/* 诸如文件系统之类的子系统,用户可以选择将其直接编译进内核,
* 或者使用可装载模块的编译方式,运行时装入。
* Linux中,这2种方式的选择是通过MODULE宏实现。
* 用户编程过程中遇到的接口是
*   module_init()
* module_exit()
* 两个宏。根据具体的编译选项,这两个宏的展开都不同。
* 具体见下边的代码。
*
* <include/linux/init.h>
*/


/* 如果不是编译成模块,则使用下面的一套宏定义 */
#ifndef MODULE


/* initcalls are now grouped by functionality into separate
* subsections. Ordering inside the subsections is determined
* by link order.
* For backwards compatibility, initcall() puts the call in
* the device init subsection.
*
* The `id' arg to __define_initcall() is needed so that multiple initcalls
* can point at the same handler without causing duplicate-symbol build errors.
*/

#define __define_initcall(level,fn,id) /
static initcall_t __initcall_##fn##id __used /
__attribute__((__section__(".initcall" level ".init"))) = fn


#define pure_initcall(fn) __define_initcall("0",fn,0)

#define core_initcall(fn) __define_initcall("1",fn,1)
#define core_initcall_sync(fn) __define_initcall("1s",fn,1s)
#define postcore_initcall(fn) __define_initcall("2",fn,2)
#define postcore_initcall_sync(fn) __define_initcall("2s",fn,2s)
#define arch_initcall(fn) __define_initcall("3",fn,3)
#define arch_initcall_sync(fn) __define_initcall("3s",fn,3s)
#define subsys_initcall(fn) __define_initcall("4",fn,4)
#define subsys_initcall_sync(fn) __define_initcall("4s",fn,4s)
#define fs_initcall(fn) __define_initcall("5",fn,5)
#define fs_initcall_sync(fn) __define_initcall("5s",fn,5s)
#define rootfs_initcall(fn) __define_initcall("rootfs",fn,rootfs)
#define device_initcall(fn) __define_initcall("6",fn,6)
#define device_initcall_sync(fn) __define_initcall("6s",fn,6s)
#define late_initcall(fn) __define_initcall("7",fn,7)
#define late_initcall_sync(fn) __define_initcall("7s",fn,7s)

#define __initcall(fn) device_initcall(fn)



/**
* module_init() - driver initialization entry point
* @x: function to be run at kernel boot time or module insertion
*
* module_init() will either be called during do_initcalls() (if
* builtin) or at module insertion time (if a module). There can only
* be one per module.
*/
#define module_init(x) __initcall(x);

/**
* module_exit() - driver exit entry point
* @x: function to be run when driver is removed
*
* module_exit() will wrap the driver clean-up code
* with cleanup_module() when used with rmmod when
* the driver is a module. If the driver is statically
* compiled into the kernel, module_exit() has no effect.
* There can only be one per module.
*/
#define module_exit(x) __exitcall(x);

/*编译成模块的情景*/
#else /* MODULE */

/* Don't use these in modules, but some people do... */
#define core_initcall(fn) module_init(fn)
#define postcore_initcall(fn) module_init(fn)
#define arch_initcall(fn) module_init(fn)
#define subsys_initcall(fn) module_init(fn)
#define fs_initcall(fn) module_init(fn)
#define device_initcall(fn) module_init(fn)
#define late_initcall(fn) module_init(fn)

#define security_initcall(fn) module_init(fn)

/* Each module must use one module_init(). */
#define module_init(initfn) /
static inline initcall_t __inittest(void) /
{ return initfn; } /
int init_module(void) __attribute__((alias(#initfn)));

/* This is only required if you want to be unloadable. */
#define module_exit(exitfn) /
static inline exitcall_t __exittest(void) /
{ return exitfn; } /
void cleanup_module(void) __attribute__((alias(#exitfn)));


#endif

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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