2017 Multi-University Training Contest No.4

本文介绍了一种通过解析7段LED显示屏来读取时间的方法。利用特定算法识别每个数字对应的7段LED状态,实现自动读取24小时制时间的功能。

Time To Get Up

题面

Little Q’s clock is alarming! It’s time to get up now! However, after reading the time on the clock, Little Q lies down and starts sleeping again. Well, he has
5alarms, and it’s just the first one, he can continue sleeping for a while.

Little Q’s clock uses a standard 7-segment LCD display for all digits, plus two small segments for the ”:”, and shows all times in a 24-hour format. The ”:” segments are on at all times.

Your job is to help Little Q read the time shown on his clock.

Input

The first line of the input contains an integer
T (1≤T≤1440)
denoting the number of test cases.
In each test case, there is an
7×21
ASCII image of the clock screen.

All digit segments are represented by two characters, and each colon segment is represented by one character. The character ”X” indicates a segment that is on while ”.” indicates anything else. See the sample input for details.

Output

For each test case, print a single line containing a string t in the format of HH:MM, where t(00:00≤t≤23:59),denoting the time shown on the clock.

Sample Input

1
.XX…XX…..XX…XX.
X..X….X……X.X..X
X..X….X.X….X.X..X
……XX…..XX…XX.
X..X.X….X….X.X..X
X..X.X………X.X..X
.XX…XX…..XX…XX.

Sample Out

02:38

THIS IS SAMPLE

上图是CLOCK的模型

这道模拟题我的思路是检测出四个数字就行,那么对于每个数字如上图,如何确定它的值?
可以这样模拟:
LED上有七个显示条,我们定义从上到下三个横杠为1,2,3;左到右是4,5,6,7;
那么0~9的识别码是可以这样表示

  1. 1011111 0
  2. 0000011 1
  3. 1110110 2
  4. 1110011 3
  5. 0101011 4
  6. 1111001 5
  7. 1111101 6
  8. 1000011 7
  9. 1111111 8
  10. 1111011 9
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
char rec[7][21];
//0,1 3,1 6,1 ; 1,0; 4,0 1,3 4,3
//1011111 0
//0000011 1
//1110110 2
//1110011 3
//0101011 4
//1111001 5
//1111101 6
//1000011 7
//1111111 8
//1111011 9
int chc[7][2]={{0,1},{3,1},{6,1 } ,{1,0 } ,{4,0} , {1,3} ,{4,3}};//七个检测点相对于顶点的位置
int pt[4][2]={{0,0}, {0,5} ,{0,12} ,{0,17} };  //四个顶点的位置
int screen[4];  //转换的数字
int num(int x,int y)   //获得识别码
{
    int sum=0;
    int cnt=1000000;
    for(int i=0;i<7;i++)
    {
        int ansx=chc[i][0];
        int ansy=chc[i][1];
        if(rec[x+ansx][y+ansy]=='X') sum+=cnt;
        cnt/=10;
    }
    return sum;
}
int true_time(int ans)  //转换识别码
{
    if(ans==1011111) return 0;
    if(ans==11) return 1;
    if(ans==1110110) return 2;
    if(ans==1110011) return 3;
    if(ans==101011) return 4;
    if(ans==1111001) return 5;
    if(ans==1111101) return 6;
    if(ans==1000011) return 7;
    if(ans==1111111) return 8;
    if(ans==1111011) return 9;
    return -1;
}
int get_screen()   //开始转换并输出
{
    for(int i=0;i<4;i++)
    {
        int x=pt[i][0];
        int y=pt[i][1];
        screen[i]=true_time(num(x,y));
    }
    cout<<screen[0]<<screen[1]<<':'<<screen[2]<<screen[3]<<endl;
}
int main()
{
    //freopen("fk1.txt","w",stdout);
    int t;
    cin>>t;
    while(t--)
    {

        for(int i=0;i<7;i++)
        {
            for(int j=0;j<21;j++)
            {
                cin>>rec[i][j];
            }
        }
        get_screen();

    }
    return 0;
}

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和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和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和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,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和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学习和掌握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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