程序设计实践C++ 程序代写(QQ 928900200)

本文介绍了一个使用C++开发的学生信息管理系统,系统具备数据存储和查找功能,支持新增数据、查询数据及退出命令,适用于小型数据库管理场景。

程序设计实践

  • 采用C++作为编程语言。

 

设计开发一个“学生信息”管理系统。该系统模拟数据库管理系统(DBMS)的功能,为用户提供数据存储、查找的能力。

  • 该系统存储的学生信息包括:
    • 学号、姓名、性别、语文成绩、数学成绩
    • 如:1001、张三、男、80、90
    • 系统支持用户通过输入命令,实现与系统的交互。系统支持的命令包括:
    • 1)新增数据命令:向系统中新增数据。命令语法格式如下:

ADD(数据)

---其中,ADD为命令名;

---括号中,“数据”为用户输入的新数据,包含描述学生信息的5个数据项,每个数据项之间用逗号分隔;

该命令的例子如:

ADD(1001,张三,男,80,90)

ADD(1001,张三,男,,)

要求:

* 新录入的数据中,学号和姓名必填,其余可不填;

* 学号不能与系统中已有的数据重复;

  • 2)数据查询命令:从系统中检索数据。命令语法格式如下:

SELECT 数据项where 条件

---其中,SELECT为命令名;

---“数据项”为“*”,或者“学号、姓名、性别、语文成绩、数学成绩”其中之一或它们的组合;

---where为命令的关键字,用户可写可不写,若有写,则必须写出“条件”

---“条件”为数据筛选的依据,支持“=”运算符,格式为:

数据项=值

 

  • 该命令的例子如:

假设系统中存在以下数据:

 

 

1001张三8090
1002李四7086

 

若用户输入以下命令,其相应的输出为:

(1)select *; 则显示以上所有数据

(2)select 学号;则显示:

1001

1002

(3)select 学号,姓名;则显示:

1001,张三

1002,李四

(4)select 学号,姓名where 学号=1001;则显示:

1001,张三

(5)select * where 性别=男;则显示以上所有数据;

(6)select * where 姓名=王五;则显示:

查不到您所需的数据;

 

  • 3)退出系统命令:终止程序运行;命令语法格式如下:
  •   EXIT
  • 若用户未按以上的语法要求输入命令,则系统需要给出错误提示信息,并请用户重新输入;
  • 系统的数据用文件存储;
  • 在提交的系统中,应至少包含20条记录(即20个学生信息)。
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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