matlab搭建NDD神经网络
时间: 2023-03-11 17:06:39 浏览: 99
首先,您需要使用MATLAB中的Neural Network Toolbox模块来构建NDD神经网络。该模块可以帮助您定义神经网络结构,训练和验证网络及应用该网络来解决实际问题。此外,您还可以使用MATLAB中的其他模块(如Statistics and Machine Learning Toolbox)来支持Neural Network Toolbox的功能。
相关问题
解释这行代码function [D,P]=minPathDi(i,w,opt) if nargin<3, opt=0;end m = size( w,1 ) ;tt = [ ] ;ss = [ ] ;ss( 1 ,1)= i ;V=1 :m;V( i) = [ ] ; ddi =min( w( i ,:)+w( :,i)') ; dd=[ddi;i];kk=2;[mdd, ndd]=size(dd); while ~isempty(V) [tmpd,j] =min(W( i,V));tmpj=V( j); for k=2:ndd [tmpl, jj] =min( dd( 1,k)+w( dd( 2,k),V)); tmp 2 =V( jj);tt ( k-1,:)=[tmp1,tmp2, jj]; end tmp =[tmpd, tmpj,j;tt ];[tmp3,tmp4]=min( tmp( :,1));
这是一个 Matlab 代码函数,函数名为 minPathDi,有三个输入参数 i、w、opt 和两个输出参数 D、P。其中 i 表示起点的编号,w 表示带权有向图的邻接矩阵,opt 表示路径计算方式的选择(默认为 0)。函数主要功能是计算从起点 i 到其它所有点的最短路径,并返回最短路径的长度和路径。具体实现方法是使用 Dijkstra 算法。代码中使用了一些变量,如 m 表示节点数目,tt 和 ss 分别表示待选路径和已选路径,V 表示未选择的节点集合,ddi 表示起点 i 到其它点的最短距离,dd 表示已知的最短路径,kk 表示路径的编号。在 while 循环中,每次选择一个距离最小的点加入已选路径,同时更新待选路径和最短路径信息。最后返回计算出的最短路径长度和路径。
void init() { for (int i = 0; i < ck; i++) { for (int j = 0; j < ck; j++) { if (mapp[i][j] == 1) { mouse.x = i; mouse.y = j; } else if (mapp[i][j] == 2) { stt = i; ndd = j; } } } loadimage(&bgs[0], "./bg2.png"); loadimage(&bgs[1], "./qb.png"); loadimage(&bgs[2], "./mouse.png"); loadimage(&bgs[3], "./lc.png"); loadimage(&bgs[4], "./jiazai.png"); }怎样更改这段代码使其在Release模式下运行
这段代码本身不会影响程序在Debug或Release模式下的运行,而是需要在编译时进行设置。如果使用Visual Studio编译器,可以通过以下步骤更改编译模式:
1. 打开解决方案(或项目)属性页。
2. 在左侧面板中选择“配置属性”。
3. 在“常规”选项卡中,找到“配置类型”选项,将其设置为“应用程序(.exe)”或“动态链接库(.dll)”,具体取决于你的项目类型。
4. 在“常规”选项卡中,找到“调试信息格式”选项,将其设置为“无调试信息”。
5. 在“C/C++”选项卡中,找到“代码生成”选项,将“运行库”设置为“多线程”(对于Release模式)。
完成以上设置后,重新编译程序即可在Release模式下运行。注意,Release模式下编译的程序通常比Debug模式下编译的程序更快,但可能会丢失一些调试信息,因此在调试阶段仍然建议使用Debug模式。
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