双十一上机

1.

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int a, b, c, max;
	cin >> a >> b >> c;
	max = a;
	if (b > max) 
	{
		max = b;
		if (a > c)
		{
			cout << max << '\t' << a << '\t' << c;
		}
		else {
			cout << max << '\t' << c << '\t' << a;
		}
	}
	else if (c > max)
	{
		max = c;
		if (a > b) {
			cout << max << '\t' << a << '\t' << b;
		}
		else {
			cout << max << '\t' << b << '\t' << a;
		}

		if (b > c) {
			cout << max << '\t' << b << '\t' << c;
		}
	}
		else {
			cout << max << '\t' << c << '\t' << b;
		}
	return 0;
}

2.

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{
	float a, b, c, p, s;
	cout << "请输入三角形的三条边" << endl;
	cin >> a >> b >> c;
	if (a > 0 && b > 0 && c > 0,a+b>c||a+c>b||b+c>a)
	{
		p = (a + b + c) / 2;
		s = sqrt(p * (p - a) * (p - b) * (p - c));
		cout << "s=" << s << endl;

	}
	else 
	{
		cout << "数据有误!" << endl;

	}
	return 0;
}

3.

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{

	int a, b, c, s, A, B, C, num;

	for (a = 1; a > 0 && a <= 9; a++)

	{
		for (b = 0; b >= 0 && b <= 9; b++)

		{
			for (c = 0; c >= 0 && c <= 9; c++)
			{
				A = a * 100; B = b * 10; C = c * 1;
				num = A + B + C;
				s = b * b * b + a * a * a + c * c * c;
				if (s == num)
					cout << s << endl;
			}while (s == num);
		}while (s == num);
	}while (s == num);
	return 0;
}

4.

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int N; int s = 0;
	cout << "输个数" << endl;
	cin >> N;
	if (N >= 0)
	{do {
		s += N;
		cout << s << endl;
		cout << "再输个数" << endl;
		cin >> N;
	} while (N >= 0);
	}
	if (N < 0)
	{
		cout << s << endl;
	}
		return 0;
}

5.

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int a, b, c;
	for (a = 1; a <= 4; a++)
	{
	for (b = 1; b <= 5; b++)
	{
		c = a * b;
		cout << c << '\t';
	}
	cout << '\n';
		}
	return 0;
}

6.

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int x, t, a = 0;
	int cnt1 = 0, cnt2 = 0;
	do
	{
		char s;
		cin >> x;
		s = cin.get();
		cnt2++;
		if (x > 0)
			cnt1++;
		a += x;
		t = a / cnt2;
		cout << "正数个数为" << cnt1 << endl;
	} while (cnt2 < 10);
	cout << "平均数为" << t << endl;
	return 0;
}

7.

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{
	double radius, area=0, pi = 3.1415926;
	for (radius = 0; radius >= 0 && radius < 10&&area<=100; radius++)
	{
		area = pi * radius * radius;
		
	}
		cout << area << endl;

	return 0;
}

8.

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int c = 0;
	int a, b;
	cin >> a;
	if (a == 2)
	{
		cout << a << "不是素数";
	}
	if (a > 1 && a != 2)
	{
		for (b = 2; b < a; b++)
			c = a % b;
		if (c == 0)
			cout << a << "不是素数";
		else
			cout << a << "是素数";
	}
	else if (a <= 1)
	{
		cout << "错误数据";
	}

	return 0;
}

9.

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int e = 0;
	int c = 0;
	int a, b;
	for (a = 100; a >= 100 && a <= 200; a++)
	{
		for (int b = 2; b < a; b++)
		{
			c = a % b;
			if (c == 0)
				break;
			if (a - b != 1)
				continue;
			else
				cout << a << '\t';
			e += 1;
			if (e == 5)
			{
				cout << '\n';
				e = 0;
			}
		}
	}
	return 0;
}

10.

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int n, a=0, b=0;
	int step = 1;
	int x = 1;
	cout << "请输入一个正整数n" << endl;
	cin >> n;
	while (x <= n)
	{
		for (a = 1; a <= (2 * n - 1); a++)//a为这一行的数所在位数
		{
			if (a > 0 && a<=(n - x)|| a>=(n+x) && a <= (2 * n - 1))
				cout << " ";			
			else
				cout << "*";
		}
		x += step;
		cout << endl;
	}
	while (x >= (n + 1))
	{
		for (b=1; b <= (2 * n - 1); b++)
		{
			if (b > 0 && b <= (x - n) || b > ((2*n-1)-(x-n)) && b <= (2 * n - 1))
				cout <<" " ;
			else
				cout << "*";
		}
		x += step;
		cout << endl;
		if (x > (2 * n - 1))
			break;
	}
	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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