7-9 蟠桃记 (20 分)

本文通过解决孙悟空大闹蟠桃园的难题,计算出第一天有多少桃子:当第n天仅剩一个桃子时,原来一共有4*(2^n)个。

孙悟空在大闹蟠桃园的时候,第一天吃掉了所有桃子总数一半多一个,第二天又将剩下的桃子吃掉一半多一个,以后每天吃掉前一天剩下的一半多一个,到第n天准备吃的时候只剩下一个桃子。这下可把神仙们心疼坏了。
请帮忙计算一下,第一天开始吃的时候一共有多少个桃子?

输入格式:

输入包含一个正整数n(1≤n≤30),表示只剩下一个桃子的时候是在第n天发生的。

输出格式:

输出第一天开始吃的时候桃子的总数。

输入样例:

2

 输出样例:

4
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int f(int n)
{
    int i,a[31];
    a[1]=1;
    for(i=2;i<=n;i++)
    {
        a[i]=2*(a[i-1]+1);
    }
    return a[n];
}
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    printf("%d\n",f(n));
    return 0;
}

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变模态解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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