GDI文字输出,在MM_LOMETRIC模式下DrawText不能输出任何文字?

VC/MFC > 界面 [问题点数:40分,结帖人liuhua1982]
等级
本版专家分:171
结帖率 100%
等级
本版专家分:180835
勋章
Blank
红花 2018年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2017年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2016年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2013年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2021年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2014年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2014年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2012年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2018年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2015年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2015年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2012年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
等级
本版专家分:180835
勋章
Blank
红花 2018年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2017年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2016年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2013年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2021年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2014年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2014年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2012年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2018年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2015年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2015年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2012年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
等级
本版专家分:180835
勋章
Blank
红花 2018年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2017年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2016年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2013年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2021年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2014年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2014年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2012年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2018年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2015年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2015年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2012年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
等级
本版专家分:171
等级
本版专家分:180835
勋章
Blank
红花 2018年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2017年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2016年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2014年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
2013年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2021年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2020年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2019年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2018年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年5月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2017年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2016年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2014年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2014年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2013年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
2012年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2018年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年6月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年3月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2018年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年11月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年9月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年8月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2017年4月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年12月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2016年2月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2015年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2015年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
2012年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
永夜星空

等级:

MFC GDI绘图基础

一.关于GDI的基本概念 什么是GDI? Windows绘图的实质就是利用Windows提供的图形设备接口GDI(Graphics ... Device Interface)将图形绘制... Client DLL)中定义了GDI函数,实现与设备无关的包括屏幕上输出像素、

C++MFC教程

4、窗口句柄:说到消息就不能不说窗口句柄,系统通过窗口句柄来整个系统中唯一标识一个窗口,发送一个消息时必须指定一个窗口句柄表明该消息由那个窗口接收。而每个窗口都会有自己的窗口过程,所以用户的输入就会...

第17章 文字和字体

显示文字是本书所要解决的首要问题,现在我们来研究Microsoft Windows中各种有效字体和字体大小的使用方法以及调整文字的方式。 Windows 3.1发表的TrueType使程序写作者和使用者以灵活的方式处理文字的能力大幅增强...

Win32 GDI 学习总结

Windows GDI 教程(一) 一个简单的绘图程序 http://www.tuicool.com/articles/jeMBZ3v 常见的图形编程库,除了 GDI 外还有 GDI+、OpenGL、DirectX等等,GDI 是其中最基础的一个库。所以 GDI 注定了不会有高级...

深入分析MFC之GDI原理透析

GDI阐述 GDI :Graph device interface图形设备接口,应用程序调用图形编程的接口 为什么会使用GDI呢? 首先要理解显示器如何进行图像的显示,一般显示器把将要显示的内容存放显存中(集成显卡一般使用内存,而...

MFC中的GDI绘图

一.关于GDI的基本概念 ... Device Interface)将图形绘制显示器上。   /* Bitmap Header Definition */定义了BITMAP位图结构 /* Mapping Modes */定义了DC中的坐标映射方式,包括以下常用函数:

GDI编程小结

GDI编程

【win32】day08-位图的使用/坐标系和映射模式/文字和字体/对话框

位图的使用 1 位图 - 通过保存图像上每个点的颜色,生成相应的位图文件。  光栅图 - 可以理解为图像点阵的保存  矢量图 - .wmf 可以理解为绘图命令的保存 2 位图资源的使用  2.1 加载位图资源 ...

win32位图与win32坐标系以及文字绘制以及对话框

一 位图的使用  1 位图 - 通过保存图像上每个点的颜色,生成相应  的位图文件。    光栅图 - 可以理解为图像点阵的保存 ... 矢量图 - 可以理解为绘图命令的保存 ... HINSTANCE hInstance, //位

GDI相关函数

SetMapMode 该函数设置指定设备环境的映射方式 MM_LOMETRIC:每个逻辑单位转换为0.1毫米,X正方向向右,Y正方向向上。 GetMapMode 得到当前映射模式 LoadImage加载位图文件 LoadIcon加载图标文件 ...

C++windows内核编程笔记day07_day08,可视化建菜单、加速键使用、绘图等

可视化操作创建的菜单,加载到窗口。 ...wce.lpszMenuName=MAKEINTRESOURCE(IDR_MENUMAIN);//数字形式的资源ID转换为字符串形式的资源 方法2: //创建窗口时加载菜单资源 HMENU menumain= LoadMenu(g_hinstance,...

07 Windows GDI

映射模式是设备描述表的属性,用于确定逻辑坐标值到设备坐标值得转换,传递给CDC的是逻辑坐标值,设备坐标值是指窗口中相应的像素位置。调用函数CDC::SetMapMode来修改映射模式GDI的坐标空间 Windows程序运用坐标...

GDI

图形设备接口(GDI)是一个可执行程序,它接受Windows应用程序的绘图请求(表现为GDI函数调用),并将它们传给相应的设备驱动程序,完成特定于硬件的输出,象打印机输出和屏幕输出GDI负责Windows的所有图形输出,包括

VC++学习之GDI概述

图形设备接口(GDI)是一个可执行...GDI负责Windows的所有图形输出,包括屏幕上输出像素、打印机上输出硬拷贝以及绘制Windows用户界面。也就是Windows的图形编程。 一、GDI体系结构 1、 GDI32.DLL导出的函数 GDI

GDI CDC

...什么是 GDI ?... GDI全称是Graphics Device Interface(图形设备接口)。它负责Windows中的图形输出使用GDI编程时,我们需要一个设备描述表对象。这个对象的基类MFC中声明为CDC,  如

MFC GDI绘图

一.关于GDI的基本概念(源于...Windows绘图的实质就是利用Windows提供的图形设备接口GDI(Graphics Device Interface)将图形绘制显示器上。 Windows操作系统中,动态链接库C:/WINDOWS/system32/gdi32.dl

MFC Windows程序设计--窗口绘图

设备描述表类: CDC 1.获取CDC 对非OnPaint中 CDC* pDC = CWnd::GetDC();// 客户区DC,CWnd::GetWindowDC(),整个窗口 对OnPaint中 PAINTSTRUCT ps; CDC *pDC = BeginPaint(&ps);...…....CPaintD

WINDOWS程式设计--文字和字体

文字和字体 显示文字是本书所要解决的首要问题,现在我们来研究Microsoft Windows中各种有效字体和字体大小的使用方法以及调整文字的方式。 Windows 3.1发表的TrueType使程式写作者和使用者以灵活的方式处理文字...

Windows程式开发设计指南(十七)文字和字体

17. 文字和字体 显示文字是本书所要解决的首要问题,现在我们来研究Microsoft Windows中各种有效字体和字体大小的使用方法以及调整文字的方式。 Windows 3.1发表的TrueType使程式写作者和使用者以灵活的方式处理...

图形设备接口(GDI)

GDI)是指这样的一个可执行程序,它处理来自Windows应用程序的图形函数调用,然后把这些调用传递给合适的设备驱动程序,由设备驱动程序来执行与硬件相关的函数并产生最后的输出结果。GDI可以看作是一个应用程序与输出...

Linux环境C++编程基础视频课程

基于C++面向对象编程基础知识讲解。内容包括: 1.C++对C的扩充 2.类与对象 3.继承与派生 4.多态与虚 函数 5.输入输出流 6.标准模板库 掌握以下知识:1.C++对C的扩充2.类与对象3.继承与派生4.多态与虚 函数5.输入输出流6.标准模板库

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

XML入门到精通2017视频教程

本课程共11个教学视频,10小时授课时间,该课是在学习完数据库,JAVA,JSP等课程后,为后面学习SSH框架,WEB Servic等技术的基础课程;深入浅出的讲解,大量的课后练习与实训项目,课程PPT,源代码已经全部上传到课程资料里面,购买后可以直接下载使用。 掌握XML的语法基础,XML的使用方法,定义DTD文件(实体定义,元素定义,属性定义),引用DTD生成XML文件;定义Schema文件(元素定义,属性定义,元素组定义,属性组定义,引用元素组,引用属性组),引用Schema生成XML文件;用DOM接口读取XML文件,用JDOM读取与生成XML文件

微信小程序源码-合集6.rar

微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

2020简历模板合集.rar

2020简历模板合集

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

jdk1.8 64位官方正式版 jdk-8u91-windows

jdk1.8 64位官方正式版 jdk-8u91-windows

C#入门必看实力程序100个

C#入门必看含有100个例字,每个例子都是针对C#的学习关键知识点设计的,是学习C#必须知道的一些程序例子,分享给大家,需要的可以下载

Origin 2018 安装资源+安装教程

该TXT文档包含以下内容:Origin 2018 安装包的百度云链接(永久)以及 Origin 2018 的安装教程。

相关热词 c#小程序 c# 网站检测 c# 两个问号 c#中泛型的重载 c#json添加 c# 图形界面设计 c# 没有注册类 c# 截取最后一个字符串 c# 释放指针 c#可不可以做网页开发