第十三周项目二成绩处理

/*  
 *Copyright(c)2014,烟台大学计算机学院  
 *Allrights reserved.  
 *文件名称:MADE2.cpp  
 *作    者:张生栋  
 *完成日期:2014年11月24日  
 *问题描述:在数组score中将要存储某小组C++程序设计的成绩,设计实现下面的各功能函数,并在main函数中调用,组成一个完整的应用  
 *输入描述: 
 *输出描述: 
 *版 本 号:v1.0  
 *  
*/ 
#include<iostream>
#include<Cmath>
using namespace std;

int main()
{
    int score[50];
    int num,i;
    cout<<"小组共有多少名同学?";
    cin>>num;
    cout<<"请输入学生成绩:"<<endl;
    for(i=0;i<num;i++)
    {
        do
        {
            cout<<"输出第"<<i<<"名同学的成绩";
            cin>>score[i];
        }
        while(score[i]<0||score[i]>100);
    }
    int max=-1,min=101,sum=0,ave;
    for(i=0;i<num;i++)
    {
        sum+=score[i];
        if(max<score[i])
        max=score[i];
        if(min>score[i])
    min=score[i];
    }
    ave=sum/num;
    cout<<"小组的最高成绩为:"<<max<<endl;
    cout<<"小组的最低成绩为:"<<min<<endl;
    cout<<"小组的平均成绩为:"<<ave<<endl;
    int max_num=0,min_num=0;
    for(i=0;i<num;i++)
    {
        if(score[i]==max)
            max_num++;
        if(score[i]==min)
            min_num++;
    }
    cout<<"考得最高成绩的人数位:"<<max_num<<endl;
    cout<<"考得最低成绩的人数为:"<<min_num<<endl;
    cout<<"考得最高成绩的同学的学号是:";
    for(i=0;i<num;i++)
    {
        if(score[i]==max)
            cout<<i<<" ";
    }
    cout<<endl;
    cout<<"考得最低成绩的同学的学号是:";
    for(i=0;i<num;i++)
        if(score[i]==min)
        cout<<i<<" ";
    return 0;
}
运行结果:

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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