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本文展示了一个使用C++进行数组操作的例子,包括输入数组、排序数组、输出排序后的数组,并筛选出能被3整除的元素及下标能被3整除的元素。最后,演示了如何从数组中删除能被3整除的元素。
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int a[20]= {12,78,45,14,74,52,41,74,71,1};
    int n;
    int q;
    int p;
    int m;
    int i;
    int c;
    int b=0;
    int store;
    cout<< "输入后十位数"<<endl;
    for(n=11;n<=20;++n)      //输入后十位数
    {
        cin>>a[n-1];
    }
    for(n=1; n<=19; ++n)        //将这二十个数排序
    {
        for(m=1; m<=20-n; ++m)
        {
            if(a[b]>a[b+1])
            {
                store=a[b];
                a[b]=a[b+1];
                a[b+1]=store;
            }
            ++b;
        }
        b=0;
    }
    cout<<"排列后的数序"<<endl;
    for(n=1;n<=20;++n)        //输出排列过后的数并每五个数换一行

    {
        cout<<a[n-1]<<'\t';
        if(n%5==0)
            cout<<endl;
    }

    cout<<"能被3整除的数为"<<endl;
    for(n=0; n<=19; ++n)      //输出元素值能被3整除的数
    {
        if(a[n]%3==0)
            cout<<a[n]<<" ";
    }
    cout<<endl;
    cout<<"下标能被3整除的元素为"<<endl;
    for(n=0;n<=19;++n)
    {
        if(n%3==0)
            cout<<a[n]<<" ";
    }
    cout<<endl;
    cout<<"删除能被3整除的元素后的数组"<<endl;
    m=0;
     for(n=0; n<=19-m;)
    {
        if(a[n]%3==0)
         {
             ++m;
             c=n+m;
             q=n;
             p=q+1;
             for(i=1;i<=20-c;++i)
             {
                 a[q++]=a[p++];
             }
         }
         else
         {
             ++n;
         }
    }
    for(n=0;n<=19-m;++n)
    {
        cout<<a[n]<<" ";
    }
    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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