实习5

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一.封装
1.封装的概述
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2.封装的好处
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3.封装的原则
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构造方法Constructor
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二.继承
1.继承概述
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2.案例演示
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3.使用继承的好处与弊端
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4.java继承
Java只支持单继承,不支持多继承。(一个儿子只能有一个爹)
三.方法重写
1.方法重写概述
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2.方法重写的应用
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四.多态
1.多态的概述
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2.Java中存在多态的前提条件
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3.多态中向上转型和向下转型
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五.抽象类
1.抽象类的概述
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2.抽象类的特点
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六.接口


七.类与类,类与接口,接口与接口的关系
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八.新的美女选妃
1.建一个BLjava
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2.在调用bl
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3.与之前的代码相比较要修改的地方
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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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