使用OpenFilleDailog打开文件

本文介绍了一个VB.NET示例程序,演示了如何通过OpenFileDialog控件实现文件选择对话框的功能,并展示了完整的代码示例。

使用OpenFilleDailog打开文件

Private Sub Button1_Click(ByVal sender As System.Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles Button1.Click
Dim fdlg As OpenFileDialog = New OpenFileDialog()
fdlg.Title = "VB.net打开文件对话框的使用"
fdlg.InitialDirectory = "c:\"
fdlg.Filter = "All files (*.*)|*.*"
fdlg.FilterIndex = 2
fdlg.RestoreDirectory = True
If fdlg.ShowDialog() = DialogResult.OK Then
TextBox1.Text = fdlg.FileName
End If
End Sub


附上示例的所有代码:(UseOpenFileDailog.VB)
Public Class UseOpenFileDialog
Inherits System.Windows.Forms.Form

#Region " Windows Form Designer generated code "

Public Sub New()
MyBase.New()

'This call is required by the Windows Form Designer.
InitializeComponent()

'Add any initialization after the InitializeComponent() call

End Sub

'Form overrides dispose to clean up the component list.
Protected Overloads Overrides Sub Dispose(ByVal disposing As Boolean)
If disposing Then
If Not (components Is Nothing) Then
components.Dispose()
End If
End If
MyBase.Dispose(disposing)
End Sub

'Required by the Windows Form Designer
Private components As System.ComponentModel.IContainer

'NOTE: The following procedure is required by the Windows Form Designer
'It can be modified using the Windows Form Designer. 
'Do not modify it using the code editor.
Friend WithEvents TextBox1 As System.Windows.Forms.TextBox
Friend WithEvents Button1 As System.Windows.Forms.Button
<System.Diagnostics.DebuggerStepThrough()> Private Sub InitializeComponent()
Me.TextBox1 = New System.Windows.Forms.TextBox()
Me.Button1 = New System.Windows.Forms.Button()
Me.SuspendLayout()
'
'TextBox1
'
Me.TextBox1.Location = New System.Drawing.Point(72, 72)
Me.TextBox1.Name = "TextBox1"
Me.TextBox1.Size = New System.Drawing.Size(120, 20)
Me.TextBox1.TabIndex = 0
Me.TextBox1.Text = "TextBox1"
End Sub

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
基于ILP的最优PMU放置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于整数线性规划(ILP)的最优PMU(相量测量单元)放置优化展开研究,旨在通过数学优化方法确定电力系统中PMU的最佳安装位置,以实现系统完全可观测的同时最小化设备成本。研究介绍了PMU在电力系统状态估计中的关键作用,构建了以最小化PMU数量为目标的ILP数学模型,并详细阐述了约束条件的建立,如系统可观测性约束等。文中提供了完整的Matlab代码实现,利用YALMIP工具箱和合适的求解器(如CPLEX或Gurobi)进行求解,验证了该方法的有效性和实用性。; 适合人群:具备电力系统基础知识、优化理论背景以及Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 解决电力系统状态估计中PMU的最优布点问题,降低系统监测成本;② 学习和掌握如何将实际工程问题转化为整数线性规划模型,并利用Matlab进行求解;③ 为智能电网的广域测量系统(WAMS)建设提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:此资源以理论结合实践的方式,不仅提供了严谨的数学模型推导,更侧重于Matlab代码的实现。读者应在理解ILP基本原理和电力系统可观测性概念的基础上,仔细阅读并调试所提供的代码,尝试在不同规模的电网模型(如IEEE标准节点系统)上进行测试,以加深对优化算法和电力系统监控的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值