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2019-03-17 07:55:12
关于vs.有使用方面障碍,有大佬有办法呢。
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第二次输入数据怎么让switch函数重新确定-geshui.fig
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第二次输入数据怎么让switch函数重新确定-geshui.fig 各位大神,我是
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,自学matlab,编写了一个计算个税缴纳的计算器GUI,来熟悉matlab的函数。 思路是输入应发工资、公积金抵税额、五险一金,输出交税额、实发工资。 其中,应发工资、公积金抵税额是edit直接输入,五险一金提供了两种方法,第一种是直接输入总额,第二种是输入缴费基数、缴费比例,计算得到。 这两种方式通过radio button二选一来选择,分别为选项一、选项二。设置一个计算button,现在遇到的问题有两个,如下: 1、运行GUI后,输入应发工资、公积金抵税额,五险一金总额,radio默认是五险一金总额计算方法,点击计算button,不能输出结果到edit。须点选项二radio button,再点击选项一radio button,计算才能输出结果。 2、第一次计算后,修改五险一金总额edit数值,点击计算button,输出结果不改变。但是修改公积金抵税额edit数值,点击计算button,可以正常计算。 请教大神,这两个问题如何解决?
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第二次输入数据怎么让switch函数重新确定-geshui.m
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第二次输入数据怎么让switch函数重新确定-geshui.m 各位大神,我是
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,自学matlab,编写了一个计算个税缴纳的计算器GUI,来熟悉matlab的函数。 思路是输入应发工资、公积金抵税额、五险一金,输出交税额、实发工资。 其中,应发工资、公积金抵税额是edit直接输入,五险一金提供了两种方法,第一种是直接输入总额,第二种是输入缴费基数、缴费比例,计算得到。 这两种方式通过radio button二选一来选择,分别为选项一、选项二。设置一个计算button,现在遇到的问题有两个,如下: 1、运行GUI后,输入应发工资、公积金抵税额,五险一金总额,radio默认是五险一金总额计算方法,点击计算button,不能输出结果到edit。须点选项二radio button,再点击选项一radio button,计算才能输出结果。 2、第一次计算后,修改五险一金总额edit数值,点击计算button,输出结果不改变。但是修改公积金抵税额edit数值,点击计算button,可以正常计算。 请教大神,这两个问题如何解决?
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RBF神经网络数据预测问题-数据.xls
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RBF神经网络数据预测问题-数据.xls 本程序用前六个数据预测下一数据,前200组数据用于训练,用后80组数据进行预测,可预测结果为一个值,请大家指教: 源程序为: clc clear close all %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %每五个数据整合, x=xlsread; n=length m=5; sum=0; j=1; x1=zeros); for k=1:m:n for i=k: sum=sum x; end x1=sum; j=j 1; sum=0; end j t=1:; figure plot;%,'d-m' hold on; grid on title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %归一化处理 [x2,mint,maxt] = premnmx figure plot;%,'d-m' hold on; grid on title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %输入数据 for k=1:1:200 p_train=[x2 x2 x2 x2 x2 x2]; 5*6 t_train=x2; 5*1 end p_train=p_train'; %6*195 t_train=t_train'; %1*195 for z=1:1:81 p_test=[x2 x2 x2 x2 x2 x2]; t_test=x2; end p_test=p_test'; t_test=t_test'; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %建立 RBF 网络 goal = 0.0001; % 训练误差的平方和 spread = 0.01; % 此值越大,需要的神经元就越少 MN = size; % 最大神经元数 DF = 1; % 显示间隔 net = newrb; data_out=sim p_mse=mse figure plot hold on plot title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %预测并作图 y=sim y_mse=mse figure plot; hold on; plot title; legend;
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RBF神经网络数据预测问题-历史开奖数据.xlsx
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RBF神经网络数据预测问题-历史开奖数据.xlsx 本程序用前六个数据预测下一数据,前200组数据用于训练,用后80组数据进行预测,可预测结果为一个值,请大家指教: 源程序为: clc clear close all %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %每五个数据整合, x=xlsread; n=length m=5; sum=0; j=1; x1=zeros); for k=1:m:n for i=k: sum=sum x; end x1=sum; j=j 1; sum=0; end j t=1:; figure plot;%,'d-m' hold on; grid on title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %归一化处理 [x2,mint,maxt] = premnmx figure plot;%,'d-m' hold on; grid on title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %输入数据 for k=1:1:200 p_train=[x2 x2 x2 x2 x2 x2]; 5*6 t_train=x2; 5*1 end p_train=p_train'; %6*195 t_train=t_train'; %1*195 for z=1:1:81 p_test=[x2 x2 x2 x2 x2 x2]; t_test=x2; end p_test=p_test'; t_test=t_test'; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %建立 RBF 网络 goal = 0.0001; % 训练误差的平方和 spread = 0.01; % 此值越大,需要的神经元就越少 MN = size; % 最大神经元数 DF = 1; % 显示间隔 net = newrb; data_out=sim p_mse=mse figure plot hold on plot title; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %预测并作图 y=sim y_mse=mse figure plot; hold on; plot title; legend;
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