33、XML解析与DOM操作全解析

XML解析与DOM操作全解析

1. XML的用途

XML的用途广泛,具体取决于使用者的需求。在实际应用中,XML文档通常用于以下几个方面:
- 逻辑结构化数据以实现共享,例如在某些数据交换场景中。
- 格式化数据,如XHTML。
- 向解释器(本地或远程)发送指令。

2. PHP的事件驱动型XML解析器函数

2.1 解析器资源的获取

在开始解析XML文档之前,需要先获取一个解析器资源。可以使用 xml_parser_create() 函数来获取,该函数不需要任何参数,如果一切正常,将返回一个解析器资源,否则返回 false 。该函数还可以接受一个包含三种字符编码之一的字符串作为可选参数,分别是默认的 ISO - 8859 - 1 US - ASCII UTF - 8 。示例代码如下:

$parser = xml_parser_create();

当使用完解析器资源后,可以使用 xml_parser_free() 函数释放其占用的内存,以减少脚本的开销。该函数需要一个有效的解析器资源作为参数,并返回一个布尔值,表示操作是否成功。示例代码如下:

xml_parser_free( $parser );

2.2 设置XM

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
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值