第二章 控制语句

本文详细介绍了Java中的if、switch和循环语句的使用方法及注意事项,包括if语句的执行逻辑、switch语句的case穿透现象、不同类型的循环语句(for、while)及其关键特性等。

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1.if语句只要有一个分支执行,整个语句就结束了
2.分支中只有一条Java语句,大括号可以省略。

3.switch语句遇到break结束整个循环。没有break继续执行(case穿透现象)
4.switch语句如果没有case匹配的,就执行defult语句
5.switch括号中可以是/byte/short/char/类型(因为可以进行自动类型转换成int)
6.case可以合并

7.for循环:for(表达式1;表达式2;表达式3)
8.表达式1是初始化表达式,最先执行,只执行一次。表达式2是Boolean类型表达式。表达式3是执行完Java语句,在执行它。

9.while()循环:括号里面是Boolean表达式,条件成立就执行。

10.break是结束整个循环。continue是结束当前循环。
11.break是结束循环的。return是结束整个方法(return后面语句不执行)。

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模的稳定性和泛化能力,确保模在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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