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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
PPT查找是否使用了特定的字体(如Luciad Grade),可以按照以下步骤操作: ### 方法一:通过字体列表检查 1. **打开PPT文件**,进入需要检查的幻灯片页面。 2. **选中任意文本框**(或插入一个文本框并输入内容)。 3. 在PPT顶部菜单栏中,找到 **“开始”** 选项卡。 4. 在“字体”功能区,点击 **字体下拉菜单**,浏览列表中是否显示“Luciad Grade”。 5. 如果字体列表较长,可直接在搜索框中输入 **“Luciad Grade”** 进行快速查找(部分版本支持)。 ### 方法二:替换字体功能(批量检查) 1. 点击顶部菜单栏的 **“开始”** → **“替换”** → **“替换字体”**。 2. 在弹出的窗口中,**“替换”** 下拉菜单选择 **“Luciad Grade”**(如果已存在)。 3. 如果列表中未显示该字体,说明当前PPT未使用它。 ### 方法三:通过文件属性或后台检查(高级) 1. 将PPT文件另存为 **PDF**,用PDF阅读器查看字体信息(部分阅读器支持显示文档字体)。 2. 使用 **PowerPoint的VBA代码** 检查所有幻灯片的字体(需一定技术基础): ```vba Sub CheckFonts() Dim sld As Slide Dim shp As Shape Dim txtRange As TextRange Dim fontName As String fontName = "Luciad Grade" ' 要查找的字体名称 For Each sld In ActivePresentation.Slides For Each shp In sld.Shapes If shp.HasTextFrame Then If shp.TextFrame.HasText Then Set txtRange = shp.TextFrame.TextRange If txtRange.Font.Name = fontName Then MsgBox "找到字体 " & fontName & " 在幻灯片 " & sld.SlideNumber End If End If End If Next shp Next sld MsgBox "检查完成" End Sub ``` ### 注意事项 - 如果“Luciad Grade”未出现在字体列表中,可能是字体未安装或PPT中未使用。 - 某些定制字体可能需要从官方渠道下载并安装才能正常显示。
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