第七章 数组和字串符

             数组

概念:是集合的一种,用于处理批量数据。。
  特点:连续内存空间;只能存放同一数据类型;当空间大小确定,不能改变。
一维数组
        数据类型    数组名  { 整型常量表达式}

数组元素下标从0开始

           

二维数组

             数据类型   数组名  {整型常量表达式}  {整型常量表达式},....

字符数组与字符串

            %s             不加& 地址符

      string.h

            strlen()  长度

           strcpy ()  复制

          strcat  ()  连接

           strcmp   ()  比较

           ‘\0'





#include<stdio.h>
#include<string.h>
void main()
{
char a[100]={0},b[100]={0};
char c[4]={"F11"},d[7]={"123456"};
int i, j;
for (i=0;i<3;i++)
{
printf("用户名:");
scanf("%s",a);
printf("密码:");
scanf("%s",b); 
if ((strcmp(c,a)!=0)||(strcmp(d,b)!=0))
{
printf("用户名密码有误!!!!请重新输入。你还有%d次机会>>>\n",2-i);
if (i==2)
{
printf("系统锁定,登陆失败!!!!!\n");
}
}
else
{
printf("密码正确,登陆成功\n");
break;
}
}
}















#include<stdio.h>
#include<string.h>
void main()
{
char a[100]={0};
char b[100]={0};
int i,j=0;
printf("请输入任意一个字符串%");
scanf("%s",a);
for (i=0;i<100;i++)
{
if ((a[i]>='A'&&a[i]<='Z')||(a[i]>='a'&&a[i]<='z'))
{
b[j]=a[i];
j++;
}
}
printf("新的字符串为%s\n",b);
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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