C++第三次试验2.1

#include<iostream>
using namespace std;
class Time{  
public:  
    Time(int=0,int=0,int=0);  
    void show_time( ); //根据is_24和from0,输出适合形式-20:23:5/8:23:5 pm/08:23:05 pm  
    void add_seconds(int); //增加n秒钟  
    void add_minutes(int); //增加n分钟    
    void add_hours(int); //增加n小时    
    static void change24();  //改变静态成员is_24,在12和24时制之间转换  
    static void changefrom0();   //改变静态成员from0,切换是否前导0  
private:  
    static bool is_24; //为true时,24小时制,如20:23:5;为flase,12小时制,显示为8:23:5 pm   
    static bool from0; //为true时,前导0,8:23:5显示为08:23:05  
    int hour;  
    int minute;  
    int sec;  
}; 
bool Time::is_24=true;
bool Time::from0=false;


Time::Time(int h,int m,int s)
{
    hour=h;
    minute=m;
    sec=s;
}
void Time::show_time()
{
    int h;
    if (is_24)
        h=hour;
    else
        h=hour%12;
	if (from0&&h<10)
        cout<<"0";
	    cout<<h<<":";
	if (from0&&minute<10)
        cout<<"0";
	    cout<<minute<<":";
	if (from0&&sec<10)
        cout<<"0";
		cout<<sec;
    if (!is_24)
        cout<<((hour>12)?" pm":" am")<<endl;
	else cout<<endl;
    return;
}
void Time::add_seconds(int n)
{
    int a;
	sec=sec+n;
	a=sec/60;
	if(sec>=60)
	{
		add_minutes(a);
		sec=sec%60;
	}
}
void Time::add_minutes(int n)
{
    int a;
    minute=minute+n;
	a=minute/60;
	if(minute>=60)
	{
		add_hours(a);
		minute=minute%60;
	}		
}
void Time::add_hours(int n)
{

	hour=hour+n;
    if(hour>=24)
	{
		hour=hour%24;
	}    
}
void Time::change24()
{
	is_24=!is_24;
	if(is_24)
		cout<<"已换为24小时制"<<endl;
	else
		cout<<"已换为12小时制"<<endl;
}
void Time::changefrom0()
{
	from0=!from0;
	if(from0)
		cout<<"已换为前导0输出"<<endl;
	else
		cout<<"已换为非前导0输出"<<endl;
}
//下面写出静态成员的初始化及各成员函数的定义……  
int main( )   
{
	Time t1(23,15,10),t2(8,42,1);
	cout << "24时制, 不前导0:" << endl;  
    cout << " t1是:";  
    t1.show_time();  
    cout << " t2是:";  
    t2.show_time();  
    t1.add_hours(10);  
    t2.add_hours(10);  
    Time::changefrom0();  
    cout << "10小时后, 切换是否前导0:" << endl;  
    cout << "  t1是:";  
    t1.show_time();  
    cout << "  t2是:";  
    t2.show_time();  
    t1.change24();
    cout << "换一种制式:" << endl;  
    cout << "  t1是:";  
    t1.show_time();  
    cout << "  t2是:";  
    t2.show_time();  
    return 0;  
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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