1、编程世界的多元探索:语言与概念的深度剖析

编程世界的多元探索:语言与概念的深度剖析

1. 编程语言的发展历程

编程的历史源远流长,从最初的机器语言到如今的各种高级语言,每一次变革都推动着计算机科学的进步。

1.1 早期的高级语言

在 20 世纪 50 - 60 年代,计算机领域迎来了一批重要的高级语言。Grace Hopper、John McCarthy 和 John Backus 等先驱者创造了与机器无关的高级编程语言,如用于科学计算的 Fortran、面向商业的 COBOL、用于计算研究的 Algol 以及用于人工智能的 Lisp。到了 60 年代中期,PL/I 和 Algol 68 等多用途语言也相继出现。

1.2 结构化编程革命

60 - 70 年代,人们意识到复杂的控制流会对项目成功产生负面影响,结构化编程革命应运而生。像 Modula、CLU、Simula、Mesa 和 Euclid 等提供信息隐藏功能的语言,旨在解决“软件危机”。同时,这一时期也是替代编程范式的黄金时代,出现了目标驱动计算、模式匹配、本地和广域网络、交互式图形以及代码的空间表示等开创性研究。

1.3 面向对象编程的崛起

80 年代,面向对象编程(OOP)开始风靡全球。虽然 OOP 起源于 60 年代的 Simula,并在 70 年代的 Xerox PARC 通过 Smalltalk 得到完善,但在 80 年代,C with Classes(后更名为 C++)、Objective - C、Eiffel 和 Self 等语言让 OOP 得到了广泛应用。此外,Lisp 和 Pascal 等早期语言也增加了 OO 特性,分别演变成 Common Lisp 和

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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