1.1 Ｃ语言程序的基本结构 1.2 Ｃ程序运行过程 1.3 编写简单的Ｃ语言程序 1.4 Ｃ语言基本语法成分 1.5 Ｃ语言数据类型 1.6 数据的输入与输出 1.7 算法 1.8 Ｃ语言的产生、发展及特点

1.1 软件与软件危机 1.2 软 件 工 程 1.3 程序设计方法 1.4 算法的设计与分析 1.5 C语言和面向对象的C++ 1.6 一个简单的C++程序

1.算法思想 范围的过程 首先在整棵树中进行查找,用待查关键字 件值与根结点的关键字值相比较,若等于根结点 基的关键字值,则查找成功;若小于根结点的关 础键字值,则缩小查找范围到左子树;若大于根 结点的关键字值,则缩小查找范围到右子树; 在左、右子树中的查找与在整棵树中的查找过 程相同。持续上述查找过程,直到找到或查找 范围为空

实验名称 线性表的应用---商品信息管理程序 实验目的 （1）熟悉线性表顺序存储结构具体实现方法； （2）掌握线性表的建立、插入、删除、查找、输出等基本操作算法；

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

针对目前上下文感知推荐系统主要研究方向为用户和系统,而没有结合实际交通网络位置特点进行研究的问题,本文提出了一种基于交通网络数据优化的地理信息推荐系统.该系统在协同过滤推荐模型基础上结合交通网络数据的地理信息对推荐算法进行改进.实验结果显示推荐质量获得明显提升

提出了在矿砂粒径尺寸级配情况下,不同粒径的筛下累积含量公式.在分析超声衰减基本理论模型的基础上,将不同粒径的筛下累积含量集成到超声波衰减模型中,推导出超声波衰减与矿浆浓度、粒度之间的关系模型.将所推导的模型结合实验和数据分析以确定超声波衰减与粒度分布的关系,且采用遗传算法反演计算获得矿浆中粒的粒度分布.结果表明,反演的计算结果精度较高

以通用有限元分析软件ANSYS作为运行环境,将网架结构的杆件截面面积作为离散的设计变量,以网架结构的总质量为目标函数,同时考虑网架的强度、刚度、稳定性以及裁面尺寸等约束条件,采用一维搜索方法和改进的应力比法等优化方法,对网架结构进行了优化．工程实例计算表明:该优化算法原理简单,收敛速度快,能在保证安全的基础上降低工程造价,取得较好的优化设计结果．

在监控自动厚度控制(AGC)系统基础上,增加一个压力AGC副回路控制.基于Smith预估模型,采用串级控制方式以综合使用监控AGC与压力AGC.副回路采用PID调节方式,主回路基于广义预测控制(GPC)算法求解控制器.由于增加了副回路控制,对进入副回路的干扰有超前抑制作用,因而减少干扰对主变量的影响,提高了抗干扰能力,从而改善了过程的动态特性.仿真结果表明该方法是可行性的,具有较好的控制性能

以工业PID控制中控制器参数调整困难为背景,在分析神经网络特性的基础上,提出神经网络控制方法,设计了具有自适应性的神经网络PID控制器。在描述了神经网络的学习机理的基础上,给出了控制器控制算法。通过2个实例验证了神经网络在线控制的可行性