19、Ruby 开发实用参考指南

Ruby 开发实用参考指南

1. Ruby 参考概述

在使用 Ruby 开发应用程序时,有一些参考信息会不时派上用场。除了直接参考信息外,还可以通过在线资源获取更详细和最新的内容。随着时间推移,学会使用 Ruby 的在线参考非常重要,它会随着 Ruby 语言的发展而更新,还能带来新的可能性和高级技术。

2. 实用类和方法

2.1 Array 类

Array 类有许多常用方法,以下是一些示例:
| 方法 | 描述 | 示例 |
| ---- | ---- | ---- |
| & | 求两个数组的交集 | [1, 2, 3] & [2, 3, 4] == [2, 3] |
| * | 若参数为整数则重复数组元素,若为字符串则连接数组元素 | [1, 2, 3] * 2 == [1, 2, 3, 1, 2, 3] [1, 2, 3] * " " == "1 2 3" |
| + | 连接两个数组 | [1, 2, 3] + [2, 3, 4] == [1, 2, 3, 2, 3, 4] |
| - | 移除数组中指定元素 | [1, 2, 2, 3] - [2] == [1, 3] |
| << | 在数组末尾添加元素,等同于 push | arr = [1, 2]; arr << 3; arr # => [1, 2, 3] |
| compact (

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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