MFC中提供了CColorDialog类封装了颜色对话框的所有操作，我们可以通过它显示颜色对话框，并获取颜色对话框中选择的颜色。颜色对话框跟字体对话框一样，也是一种模态对话框。   4.1 CColorDialog类的构造函数 ...

文章目录一、简单绘图二、设置对话框2.1 设置线宽2.2 设置线型 新建一个单文档类型的MFC工程，取名：Graphic。此程序将实现简单的绘图功能。 一、简单绘图 实现简单的绘图功能，包括点、直线和椭圆的绘制。为了实现...

可以使用CColorDialog打开选择如下颜色对话框 其构造函数如下: CColorDialog(  COLORREF clrInit = 0, //默认颜色,为空则为RGB(0,0,0)(黑色)  DWORD dwFlags = 0, //介绍如下  CWnd* pParentWnd =...

 1) 在使用Windows时有些对话框可能用得太频繁了，以至于并不是所有应用程序都愿意重复开发这些使用如此频繁的对话框，像打开文件的对话框、设置字体的对话框等等；  2) MFC为这些对话框封装了专门的类，使得用户...

上一节中为大家讲解了字体对话框的使用方法，熟悉了字体对话框，本节继续讲另一种通用对话框--颜色对话框。   颜色对话框大家肯定也不陌生，我们可以打开它选择需要的颜色，简单说，它的作用就是用来选择颜色。...

对话框的分类：模式对话框和无模式对话框 1、模式对话框是指在程序继续之前需要用户对该对话框...无模式对话框可以一直出现在屏幕上，不影响应用程序的执行。比如Windows系统中的查找\替换对话框。 区别： 1

鸡啄米在上一节中为大家讲解了字体对话框的使用方法，熟悉了字体对话框，本节继续讲另一种通用对话框--颜色对话框。  颜色对话框大家肯定也不陌生，我们可以打开它选择需要的颜色，简单说，它的作用就是用来选择...

MFC中提供了CColorDialog类封装了颜色对话框的所有操作，我们可以通过它显示颜色对话框，并获取颜色对话框中选择的颜色。颜色对话框跟字体对话框一样，也是一种模态对话框。  CColorDialog类的构造函数 ...

先载入一张图片,ID为IDB_BITMAP...//在public中定义TestDlg.cpp中：在初始化函数OnInitDialog()中加入:BOOL CTestDlg::OnInitDialog(){CDialog::OnInitDialog();CBitmap bmp;bmp.LoadBitmap(IDB_BITMAP2);m_brBk.C...

创建对话框主要分两大步，第一，创建对话框资源，主要包括创建新的对话框模板、设置对话框属性和为对话框添加各种控件；第二，生成对话框类，主要包括新建对话框类、添加控件变量和控件的消息处理函数等。 创建...

1.模态的，那么弹出后该程序的其它窗口就呈不可用的状态，原来程序暂停执行，直到这个模态窗口关闭后才回到原来程序继续。 2.非模态的就是直接显示出来，然后原来的程序继续执行下面的语句，而且其它窗口也呈可用...

对话框与控件是密不可分的，在每个对话框内一般都有一些控件，对话框依靠这些控件与用户进行交互．一个典型的对话框例子是选择了File-Open命令后弹出的文件对话框．　对话框是一种复杂的用户界面，本章的讨论将围绕...

如何为程序中添加选项菜单和选项设置对话框，如何使用标准颜色对话框，如何使用字体对话框，在选项对话框中实现预览功能。实现选项对话框和窗口类中的数据交换。如何改变对话框和控件的背景色，如何改变控件的文本...

颜色对话框大家肯定也不陌生，我们...MFC中提供了CColorDialog类封装了颜色对话框的所有操作，我们可以通过它显示颜色对话框，并获取颜色对话框中选择的颜色。颜色对话框跟字体对话框一样，也是一种模态对话框...

1、MessageBox()和 AfxMessageBox() 的区别

在上一节中为大家讲解了字体对话框的使用...MFC中提供了CColorDialog类封装了颜色对话框的所有操作，我们可以通过它显示颜色对话框，并获取颜色对话框中选择的颜色。颜色对话框跟字体对话框一样，也是一种模态对话框。

一、模态对话框和非模态对话框区别 创建方法不同。模态对话框一般通过声明对话框类对象，然后，直接调用DoModal即可创建成功；而非模态对话框一般通过Create 函数创建。销毁方法不同。当模态对话框创建函数DoModal...

颜色对话框 在上一节中为大家讲解了字体对话框的使用方法，熟悉...MFC中提供了CColorDialog类封装了颜色对话框的所有操作，我们可以通过它显示颜色对话框，并获取颜色对话框中选择的颜色。颜色对话框跟字体对...

鸡啄米在上一节中为大家讲解了字体对话框...MFC中提供了CColorDialog类封装了颜色对话框的所有操作，我们可以通过它显示颜色对话框，并获取颜色对话框中选择的颜色。颜色对话框跟字体对话框一样，也是一种模态对话框。

在上一节中为大家讲解了字体...MFC中提供了CColorDialog类封装了颜色对话框的所有操作，我们可以通过它显示颜色对话框，并获取颜色对话框中选择的颜色。颜色对话框跟字体对话框一样，也是一种模态对话框。 　CColo...

要想这种改变反应到示例这个组框当中，也就是说我们就需要捕获用户它的这种改变这一事件，当用户在这种编辑框上面对文本进行改变的时候会发送一个EN_CHANGE这个通告消息。那我们只需要捕获EN_CHANGE这个消息，在消息...

1，[无模式对话框]在它处于激活状态下还允许用户在（同一个应用程序中）其它地方工作。 [通用对话框]则是C++和一组Windows的实用对话框之间的程序设计借口，包括File Open,Page Setup,Color等等，它们都是通过...

VC 常见问题百问（1） 如何通过代码获得...主窗口的 指针保存在CWinThread::m_pMainWnd中,调用AfxGetMainWnd实现。AfxGetMainWnd() ->ShowWindow(SW_SHOWMAXMIZED)//使程序最大化. （2） 确定应用程序的路径Use Get

科研伦理与学术规范 期末考试2 （40题）

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【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

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