4、编程练习大集合:决策与判断类问题的解决方案

编程练习大集合:决策与判断类问题的解决方案

在编程学习过程中,决策与判断类的问题是常见且重要的一部分。通过解决这类问题,我们能够更好地理解条件语句、逻辑判断等编程概念。下面将为大家介绍一系列相关的编程练习及其解决方案。

1. 狗的年龄转换

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。所以,更好的转换方式是将人类的前两年每年算作狗的 10.5 年,之后每多一年算作狗的 4 年。

操作步骤
1. 读取用户输入的人类年龄。
2. 判断输入的年龄是否为负数,如果是则显示错误信息。
3. 根据年龄计算对应的狗的年龄:
- 如果年龄小于 2 年,狗的年龄 = 人类年龄 * 10.5。
- 如果年龄大于等于 2 年,狗的年龄 = 2 * 10.5 + (人类年龄 - 2) * 4。

2. 元音或辅音判断

编写一个程序,读取用户输入的一个字母,判断它是元音、辅音还是特殊情况(字母 y)。

操作步骤
1. 读取用户输入的字母。
2. 判断字母是否为 a、e、i、o、u,如果是则显示该字母是元音。
3. 如果字母是 y,则显示有时 y 是元音,有时 y 是辅音。
4. 否则显示该字母是辅音。

3. 根据边数命名形状

编写一个程序,根据用户输入的形状的边数来确定形状的名称。程序应支持 3 到 10 条边的形状,若输入的边数不在此范围内,显示错误信息。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练,实现对不同型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强的模式识别能力,提升了分精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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