UVa10361 - Automatic Poetry

本文提供了一个C语言程序示例,展示了如何通过字符串操作实现特定格式文本的解析与重组。通过对输入字符串进行分段处理,程序能够根据特定符号将字符串分为五部分,并分别进行输出。此外,还介绍了如何将另一字符串与这五部分结合并输出。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define N 110
int main()
{
    int i,j,Case,lena,lenb;
    char a[N],b[N],s[N],s1[N],s2[N],s3[N],s4[N],s5[N];
    while(scanf("%d\n",&Case)!=EOF){
        while(Case--){
            gets(a);
            gets(b);
            lena = strlen(a);
            for(j=0,i=0;a[i]!='<';i++,j++){
                s1[j]=a[i];
            }
            s1[j]='\0';
            for(i=i+1,j=0;a[i]!='>';i++,j++){
                s2[j]=a[i];
            }
            s2[j]='\0';
            for(i=i+1,j=0;a[i]!='<';i++,j++)
            {
                s3[j]=a[i];
            }
            s3[j]='\0';
            for(i=i+1,j=0;a[i]!='>';i++,j++){
                s4[j]=a[i];
            }
            s4[j]='\0';
            for(i=i+1,j=0;i<lena;i++,j++){
                s5[j]=a[i];
            }
            s5[j]='\0';
            for(i=0,j=0;b[i]!='.';i++,j++){
                s[j]=b[i];
            }
            s[j]='\0';
            printf("%s%s%s%s%s\n",s1,s2,s3,s4,s5);
            printf("%s%s%s%s%s\n",s,s4,s3,s2,s5);
        }
    }
    return 0;
}

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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