19、C编程基础与实践解析

C#编程基础与实践解析

1. C#基础概述

C#是一种区分大小写的编程语言,在输入库中的方法或类名时需格外留意大小写。不过,Visual Studio的IntelliSense功能可识别大小写输入错误,在编写代码时,能从下拉列表中选择正确的拼写。

2. 命名空间(Namespaces)

C#是面向对象的语言,每个程序都以类的形式编写,应用程序通过具有相同名称的命名空间来实现。命名空间是一种特殊的组织特性,可将标识符(变量名、常量名等)分组,编译器会在命名空间中查找代码里使用但未找到的标识符。
你也可以自行创建命名空间,命名空间可包含任意数量的类,还能扩展到其他源文件,即一个命名空间可跨多个源文件定义。C#源文件的扩展名是.cs。

3. 类(Classes)

类不仅仅是简单的数据结构,它可用于建模包含数据及对数据操作的概念。类包含私有和公共定义(成员)以及任意数量的操作(方法),这些方法对数据进行操作并赋予类意义。
可以使用类将程序分解为更易管理的部分,将实现的类放在单独的.cs文件中,只要不存在命名空间问题,就能在任何代码中引用该类。

以下是一个用C#实现的简单类 Vector 的示例:

class Vector
{
    private double[] elem;
    private int sz;
    public Vector(int s)
    {
        elem = new double[s];
        sz = s;
    }
    ~
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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