10、Objective-C编程:访问器、属性与继承的深入解析

Objective-C编程:访问器、属性与继承的深入解析

1. 访问器方法

在面向对象编程中,外部代码通常不应直接读写类的实例变量,而应通过类提供的方法来访问这些变量。这些方法被称为访问器方法,包括获取器(getter)和设置器(setter)。

1.1 访问器方法的基本概念

在之前创建 struct Person 时,我们可以在 main() 函数中直接访问结构体的数据成员:

mikey.weightInKilos = 96;
mikey.heightInMeters = 1.8;

但在面向对象的思维中,类外部的代码不应直接访问实例变量。以 BNRPerson 类为例,我们通过发送消息来读取实例变量的值:

int weight = [mikey weightInKilos];
float height = [mikey heightInMeters];

这里的 heightInMeters weightInKilos 方法就是获取器方法,用于读取实例变量的值。而 setHeightInMeters: setWeightInKilos: 方法则是设置器方法,用于更改实例变量的值。获取器和设置器方法统称为访问器方法。

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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