poj 1004

本文介绍了一个使用C语言实现的简单程序,该程序用于计算并输出12个double类型数值的平均值。程序通过for循环读取用户输入的12个double类型的数值,并计算这些数值的总和及平均值。最终,程序以$符号开头并保留两位小数的形式输出平均值。

 

#include<stdio.h>

int main()

{int i;

double a[12],average=0;

for(i=0;i<12;i++)

{

    scanf("%lf",&a[i]);

    average+=a[i];

}

average=average/12;

printf("$%0.2lf",average);

}



double类型输入输出  %lf

%与lf之间的数字n.m表示示输出为n的浮点数,,其中小数位为m, 整数位为n-m, 小数点占一位, 不够n位右对齐;如果整数部分位数超过m-n,将按其实际长度输出。小数部分位数超过了说明的小数位宽度, 则按说明的宽度以四舍五入输出。 

用浮点数表示字符或整型量的输出格式, 小数点后的数字代表最大宽度, 小数点前的数字代表最小宽度。 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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