私人成员派生类

前面的课程我们遗传的,我们已经让所有的公共数据成员为了简化的例子。在这一节,我们将谈论在遗传过程访问说明符的作用,以及ascover的不同类型遗传可能在C++。

这一点,你见过的私人和公共接入说明符,它确定谁能访问类的成员。有快速的环境,公众成员可以上网的人。私有成员只能由同一个类的成员函数访问。注意,这意味着不能访问私人成员派生类。


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class Base
{
private:
    int m_nPrivate; // can only be accessed by Base member functions (not derived classes)
public:
    int m_nPublic; // can be accessed by anybody
};

当处理继承类,事情有点复杂。

第一,有三分之一的访问说明符,我们还谈论因为它是唯一有用的遗传背景。受保护的访问说明符限制访问同一个类的成员函数,或派生类。

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class Base
{
public:
    int m_nPublic; // can be accessed by anybody
private:
    int m_nPrivate; // can only be accessed by Base member functions (but not derived classes)
protected:
    int m_nProtected; // can be accessed by Base member functions, or derived classes.
};
 
class Derived: public Base
{
public:
    Derived()
    {
        // Derived's access to Base members is not influenced by the type of inheritance used,
        // so the following is always true:
 
        m_nPublic = 1; // allowed: can access public base members from derived class
        m_nPrivate = 2; // not allowed: can not access private base members from derived class
        m_nProtected = 3; // allowed: can access protected base members from derived class
    }
};
 
int main()
{
    Base cBase;
    cBase.m_nPublic = 1; // allowed: can access public members from outside class
    cBase.m_nPrivate = 2; // not allowed: can not access private members from outside class
    cBase.m_nProtected = 3; // not allowed: can not access protected members from outside class
}



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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