结对编程_四则运算

一.题目要求

1.自动生成小学四则运算题目(加、减、乘、除) 2.生成带有真分数的算式。 3.统计计算结果正确率

二. 需求分析(上一篇博客分析了具体的步骤,这次只针对增加内容分析)

1.该程序能自动生成四则运算。

1.需要有四种判断。 2.要根据定义的范围输出题目 3.可生成真分数类计算式

2.录入结果后能判断对错。

1.有单独类提前知晓计算结果。 2.有单独类可储存现有输入结果。 3.两者可以比较。 4.可统计输出与输入结果相比较的正确率

三.设计思路(上一篇博客分析了具体的思路,这次只针对新增内容的分析

由需求分析可知

1.随机生成四则运算题目 2.有专门的录入量 3.可计算所出题目值 4.比较录入量和内存值

转载于:https://www.cnblogs.com/yjtblog/p/8910933.html

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,提供了完整的Matlab代码实现。该模型合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(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与泛化能力,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、参优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与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与智能优化算法合应用的研究者。; 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、环境据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络构的设计逻辑,通过调整据集和参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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