15、Objective-C 编程:属性、键值编码、类别与块的深入解析

Objective-C 编程:属性、键值编码、类别与块的深入解析

在Objective-C编程中,属性、键值编码、类别和块是非常重要的概念。它们各自有着独特的功能和用途,下面我们将详细介绍这些内容。

1. 属性特性

1.1 可变性

属性可以声明为读写(readwrite)或只读(readonly)。默认情况下,属性是读写的,这意味着会同时创建 setter 和 getter 方法。如果不希望创建 setter 方法,可以将属性标记为只读,示例代码如下:

@property (readonly) int voltage;

1.2 生命周期指定符

属性还可以声明为 unsafe_unretained strong weak copy ,这些选项决定了 setter 方法如何处理内存管理。
- unsafe_unretained :这是默认且最简单的方式,它只是将传入的值赋给属性。示例如下:

@property (unsafe_unretained) int averageScore;
// "@property int averageScore" 同样适用
...
@synthesize averageScore;

- (void)setAverageSco
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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