第五周项目1-三角形类雏形(5)

本文通过一个C++程序示例介绍了如何使用复制构造函数创建新的三角形对象。示例中定义了一个Triangle类,并实现了复制构造函数,使得可以从一个现有的三角形对象复制出另一个具有相同属性的新对象。

*All rightreserved. 

 *文件名称:test.cpp 

 *作   者:张明宇

 *完成日期:2016年3月27日 

 */

问题及代码:

使用复制构造函数,能用一个已有的三角形对象,复制出新的三角形对象:

int main()
{
	Triangle Tri1(3,4,5);  //定义边长为1 1 1的三角形类实例
	Tri1.showMessage();
	Triangle Tri2(Tri1);//调用复制构造函数
	Tri2.showMessage();
	return 0;
}
#include<iostream>   
#include<Cmath>   
using namespace std;  
class Triangle  
{  
public:  
    Triangle(double x=1, double y=1, double z=1);  
    Triangle(const Triangle &t);  
    double perimeter();//计算三角形的周长   
    double area();//计算并返回三角形的面积   
    void showMessage();  
private:  
    double a,b,c; //三边为私有成员数据   
};  
Triangle::Triangle(double x, double y, double z)  
{  
    a=x;  
    b=y;  
    c=z;  
}    
Triangle::Triangle(const Triangle &t)  
{  
    a=t.a;  
    b=t.b;  
    c=t.c;  
}  
double Triangle::perimeter()  
{  
    return (a + b + c);  
}    
double Triangle::area()  
{  
    double s = (a + b + c) / 2;  
    return sqrt(s * (s - a) * (s - b) * (s - c));  
}    
void Triangle::showMessage()  
{  
    cout<<"三角形的三边长分别为:"<<a<<' '<<b<<' '<<c<<endl;  
    cout<<"该三角形的周长为"<<perimeter()<<",面积为"<<area()<<endl<<endl;  
}  
int main()  
{  
    Triangle Tri1(3,4,5);   //定义边长为1 1 1的三角形类实例   
    Tri1.showMessage();  
    Triangle Tri2(Tri1); //调用复制构造函数   
    Tri2.showMessage();  
    return 0;  
}  



内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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