在shuiguo.xml文件中第三个水果中的苹果节点中添加节点<小苹果>small apple</小苹果>,添加小苹果后将其文本内容修改为“小苹果”,修改该节点后将其父节点苹果(即第三个苹果元素)删除

本文详细介绍了如何使用Java的Dom4j库在XML文档中定位特定节点并添加子元素,包括创建元素、设置内容及保存修改后的文档。
package com.xml.dom4j;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

import org.dom4j.Document;
import org.dom4j.DocumentException;
import org.dom4j.DocumentHelper;
import org.dom4j.Element;
import org.dom4j.io.OutputFormat;
import org.dom4j.io.SAXReader;
import org.dom4j.io.XMLWriter;

public class Insert {


public static void main(String[] args) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
SAXReader reader = new SAXReader();
Document doc = reader.read(new File("src guo.xml")); // 得到文档的dom模型
Element root = doc.getRootElement(); // 获取文档的根节点
addTest(root, doc);


}

public static void addTest(Element root, Document doc) {
// TODO Auto-generated method stub
Element element=((Element)(root.elements("水果").get(2))).element("苹果");// 找到要添加节点的位置
Element smallapple = DocumentHelper.createElement("小苹果"); // 创建要添加的元素
smallapple.setText("small apple"); // 设置元素内容
element.add(smallapple);// 将元素添加到指定位置中
writerFile(doc);
}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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