perl语言入门第四版第六章(hash)习题

本文提供两个Perl程序实例:一是通过用户输入名字匹配对应的姓氏;二是统计从标准输入读取的单词频率,并按ASCII顺序输出。这些实例展示了如何使用Perl进行简单的数据处理。

1.写一个程序,提示用户输入 given name(名) ,并给出其对应的 family name(姓)。使用你知道的人名,或者表 6-1
                             表 6-1 样本数据
         输入                            输出
         fred                          flintstone
         barney                        rubble
         wilma                         flintstone

 

#!/usr/bin/perl -w
%names=(fred=>"flintstone",barney=>"rubble",wilma=>"flintstone");
chomp($line=<STDIN>);
while(exists $names{$line}){
   print "$names{$line}\n";
   chomp($line=<STDIN>);
}
print "Not found!\n";

 



2.写一个程序,读入一串单词(一个单词一行),输出每一个单词出现的次数。

3.作为额外的练习,可以将输出的单词按照 ASCII 排序。

 

#!/usr/bin/perl -w
chomp(@lines=<STDIN>);
foreach $key(@lines){
   $names{$key}++;
}
foreach $key(sort keys%names){
   print "$key=>$names{$key}\n";
}

 

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),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(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,有效提升了信号分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、工业大数据分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信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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