4、编程练习:决策与应用

编程练习:决策与应用

在编程学习过程中,决策是一个重要的环节。通过一系列的编程练习,我们可以更好地掌握决策相关的知识和技能。下面将为大家介绍一些有趣且实用的编程练习。

1. 狗年转换

通常人们说人类的一年相当于狗的七年,但这种简单的转换没有考虑到狗大约在两年内就成年了。因此,更好的转换方式是将人类的前两年每年算作 10.5 狗年,之后的每一年算作 4 狗年。

编写一个程序来实现从人类年龄到狗年的转换。程序需要确保对于少于两年和两年及以上的人类年龄转换都能正确工作,并且如果用户输入负数,应显示适当的错误消息。

2. 元音或辅音判断

创建一个程序,从用户那里读取一个字母。如果用户输入的是 a、e、i、o 或 u,则程序应显示该字母是元音的消息;如果输入的是 y,则显示有时 y 是元音,有时 y 是辅音的消息;否则,显示该字母是辅音的消息。

3. 形状命名

编写一个程序,根据形状的边数来确定其名称。从用户那里读取边数,然后在有意义的消息中报告相应的名称。程序应支持边数从 3 到 10 的形状,如果输入的边数不在此范围内,应显示适当的错误消息。

4. 月份名称到天数转换

一个月的长度从 28 天到 31 天不等。编写一个程序,从用户那里读取月份名称(字符串形式),然后显示该月的天数。对于二月,显示“28 或 29 天”以考虑闰年。

5. 声音级别判断

以下是几种常见噪音的分贝级别表:
| 噪音 | 分贝级别 |
| ---- | ---- |
| 手提钻 | 130 dB |

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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