模板特化


模板的特化:
对某些类型进行特殊处理,下面是函数模板特化的一个例子:

template<class T>
bool IsEqual(T t1,T t2)
{
	return t1==t2;
}

template<>
bool IsEqual(char* t1,char* t2)//IsEqual函数模板需要对char* 类型尽情特殊处理
{
	return strcmp(t1,t2)==0;
}
类模板实现特化的原因和函数模板实现特化的原因相同.


类模板应用的一个例子:

template<class T1,class T2>
class Point_T
{
public:
	T1 a;
	T2 b;
	Point_T():a(0),b(0){}
	Point_T(T1 ta,T2 tb):a(ta),b(tb){}
	Point_T<T1,T2>& operator=(Point_T<T1,T2> &pt);//赋值函数
	friend Point_T<T1,T2>operator+(Point_T<T1,T2> &pt1,Point_T<T1,T2> &pt2);//重载
};

template<class T1,class T2>
Point_T<T1,T2>& Point_T<T1,T2>::operator=(Point_T<T1,T2> &pt)//赋值函数
{
	this->a = pt.a;
	this->b = pt.b;
	return *this;
}

template<class T1,class T2>
Point_T<T1,T2> operator+(Point_T<T1,T2> &pt1,Point_T<T1,T2> &pt2)
{
	Point_T<T1,T2> temp;
	temp.a = pt1.a + pt2.a;
	temp.b = pt1.b + pt2.b;
	return temp;
}

template<class T1,class T2>
ostream& operator<<(ostream& out,Point_T<T1,T2>& pt)
{
	out << "(" << pt.a << ",";
	out << pt.b << ")";
	return out;
}




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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