C的函数

本文深入探讨了C函数的概念,包括函数名的唯一性、返回值限制、嵌套定义的不可行性等特性,并通过具体实例展示了如何声明、实现和调用C函数,以及如何正确使用形参和返回表达式。
C函数的特殊:
1、函数名不能重复。
2、不能返回数组。
3、函数不可以嵌套定义。
函数:
1、函数声明。
2、函数实现。(1、2函数定义是被确定)
3、函数调用。
4、形参:类型,大小,顺序。
5、return 表达式;(返回值给调用者,结束整个函数)

6、引用时形参(函数)数组长度不能超过实参(主函数)数组长度。

(例子)

#include <stdio.h>
//函数声明:返回类型  函数名(参数列表)
//函数实现 
int power(int di,int zhi)//形参 
{
int result = 1;
int i = 0;
for(;i < zhi; i++)
{
result *= di;
}

//1、返回值给调用者;
//2、结束整个函数 
return result;

void main()
{
int result = power(3,3);
printf("%d\n",result);
result = power(2,5);
}
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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