13周项目2

本文介绍了一个使用C++实现的多重继承示例,其中包括Teacher、Cadre及Teacher_Cadre三个类的设计与实现过程。示例展示了如何在派生类中调用基类的成员函数,并实现了对不同角色属性的管理。
/* 
* Copyright (c) 2013, 烟台大学计算机学院 
* All rights reserved. 
* 作    者:王俊 
* 完成日期:2013  年  5 月 29  日 
* 版 本 号:v1.0 
* 输入描述: 
* 问题描述:(1)在两个基类中都包含姓名、年龄、性别、地址、电话等数据成员。
(2)在Teacher类中还包含数据成员title(职称),在Cadre类中还包含数据成员post(职务),在Teacher_Cadre类中还包含数据成员wages(工资)。
(3)对两个基类中的姓名、年龄、性别、地址、电话等数据成员用相同的名字,在引用这些数据成员时,指定作用域。
(4)在类体中声明成员函数,在类外定义成员函数。
(5)在派生类Teacher_Cadre的成员函数show中调用Teacher类中的display函数,输出姓名、年龄、性别、职称、地址、电话,然后再用cout语句输出职务与工资。


* 程序输出: 
* 问题分析: 
* 算法设计:略 
*/
#include<iostream>
#include <string>
using namespace std;
class Teacher
{
    public:
    Teacher(string n,int a,string s,string add,int p,string t):name(n),age(a),sex(s),address(add),phone(p),title(t){}
    void display();
    protected:
    string name;
    int age;
    string sex;
    string address;
    int phone;
    string title;
};
void Teacher::display()
    {
	cout<<"姓名:"<<name<<endl;
    cout<<"年龄:"<<age<<endl;
    cout<<"性别:"<<sex<<endl;
    cout<<"地址:"<<address<<endl;
    cout<<"电话:"<<phone<<endl;
    cout<<"职称:"<<title<<endl;
    }
class Cadre
{
    public:
    Cadre(string n,int a,string s,string add,int p,string po):name(n),age(a),sex(s),address(add),phone(p),post(po){}
    void display();
    protected:
    string name;
    int age;
    string sex;
    string address;
    int phone;
    string post;
};
void Cadre::display()
{
	cout<<"姓名:"<<name<<endl;
    cout<<"年龄:"<<age<<endl;
    cout<<"性别:"<<sex<<endl;
    cout<<"地址:"<<address<<endl;
    cout<<"电话:"<<phone<<endl;
    cout<<"职位:"<<post<<endl;
    }
class Teacher_Cadre:public Teacher,public Cadre
{
    public:

    Teacher_Cadre(string n,int a,string s,string add,int p,string po,string t,float w):Teacher(n,a,s,add,p,t),Cadre(n,a,s,add,p,po),wage(w){}
    void show(){
    Teacher::display();
    cout<<"职位:"<<post<<endl;
    cout<<"工资:"<<wage<<endl;
    }
    protected:
    int wage;
	
};
int main()
{
    Teacher_Cadre ct("许夏",19,"女","烟大",646323156758,"学生","精灵",5668);
    ct.show();
    return 0;
}

运行结果:
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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