CQUPT计算机复试2013年a卷代码题

这篇文章包含了三道CQUPT计算机考研2013年的A卷代码题目,涉及条件判断、数列生成和单词计数等编程问题。第一题计算平方根,第二题打印特定序列,第三题统计英文单词数量。

CQUPT计算机考研2013真题a卷代码题

搬运请注明出处

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <malloc.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <stack>
#include <queue>
#include <random>
#include <set>
using namespace std;
#define N 100
// 13a--1
// int main(int argc, char const *argv[])
// {
//     int x;
//     float f;
//     scanf("%d", &x);
//     if (x < 0)
//     {
//         f = (x + 1) * (x + 1) + 2 * x + 1.0 / x;
//     }
//     else
//     {
//         f = (float)sqrt(x);
//     }
//     printf("%f\n", f);
//     return 0;
// }

// 13a--2
// int main(int argc, char const *argv[])
// {
//     int n, count = 0, x;
//     printf("Please input n=");
//     scanf("%d", &n);
//     printf("%d*%d*%d=", n, n, n);
//     x = n * (n - 1) + 1; // keypoint
//     while (count < n)
//     {
//         printf("%d", x);
//         x = x + 2;
//         count++;
//         if (count < n )
//         {
//             printf("+");
//         }
//     }
//     return 0;
// }

// 13a--3
void Count(char *words, int *count)
{
    char *s;
    s = words;
    int len = strlen(s);
    while (*s)
    {
        if (*s != ' ' && *s != '.' && *s != ',' && *s != '?' && *s != '!')
        {
            *count += 1;
            //循环到本单词结束
            while (*s != ' ' && *s != '.' && *s != ',' && *s != '?' && *s != '!')
            {
                s++;
            }
        }
        s++;
    }
}
int main(int argc, char const *argv[])
{
    printf("请输入一段英文:");
    char words[100];
    gets(words);
    int n = 0;
    Count(words, &n);
    printf("%d", n);
    return 0;
}

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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