人工神经网络第二次低潮期
时间: 2023-07-30 15:10:59 浏览: 55
人工神经网络的第二次低潮期是在20世纪80年代初至90年代初期。在这个时期,神经网络的研究遭遇了一定的挫折,主要原因是:1)计算机硬件性能不足以支持大规模的神经网络训练;2)缺乏有效的训练算法和优化方法;3)缺乏大量的高质量数据集。这些问题导致了神经网络的研究陷入停滞。
然而,随着计算机硬件性能的提高、深度学习算法的发展以及大数据时代的到来,神经网络在近年来又迎来了快速发展的局面。
相关问题
帮我写一个C++代码,可以计算理论最低潮面,要可以用13个主要分潮的调和常数计算理论最低潮面
当然,下面是一个简单的C++代码示例,可以根据13个主要分潮的调和常数计算理论最低潮面。请注意,这只是一个基本的示例,实际的潮汐计算涉及更多复杂的因素和精确的算法。
```cpp
#include <iostream>
#include <cmath>
// 定义调和常数
const double constants[13][3] = {
{0.252, 0.023, 0.000}, // M2
{0.126, 0.011, 0.000}, // S2
{0.200, 0.018, 0.000}, // N2
{0.189, 0.017, 0.000}, // K2
{0.550, 0.050, 0.000}, // K1
{0.220, 0.020, 0.000}, // O1
{0.255, 0.023, 0.000}, // P1
{0.140, 0.013, 0.000}, // Q1
{0.083, 0.008, 0.000}, // M4
{0.077, 0.007, 0.000}, // MS4
{0.089, 0.008, 0.000}, // MN4
{0.023, 0.002, 0.000}, // 2N2
{0.026, 0.002, 0.000} // S4
};
// 计算理论最低潮面
double calculateLowestTide(double t) {
double lowestTide = 0.0;
for (int i = 0; i < 13; i++) {
double amplitude = constants[i][0];
double speed = 2 * M_PI / constants[i][1];
double phase = constants[i][2];
lowestTide += amplitude * sin(speed * t + phase);
}
return lowestTide;
}
int main() {
double time = 0.0; // 输入时间,单位为小时
double lowestTide = calculateLowestTide(time);
std::cout << "理论最低潮面高度为: " << lowestTide << " 米" << std::endl;
return 0;
}
```
这个代码使用13个主要分潮的调和常数来计算理论最低潮面。您需要将所需的时间以小时为单位传递给`calculateLowestTide`函数,代码会返回理论最低潮面的高度(单位为米)。请注意,这只是一个简单的示例,实际的潮汐计算可能需要更多的输入和特定的算法,以适应不同的需求和精度要求。
2.表14.8给出了在低潮时某一平面区域内若干点(x,y)处的水深z值(单位:ft).已知船的吃水深度为5 ft.试画出海底的地貌图,并在平面矩形区域(80,196)×(--70,145)内标注哪些地方船要避免进入. 表14.8 水域坐标数据 单位:ft x 129.0 140.5 103.5 88.0 185.5 195.0 105.5 157.5 107.5 77.0 81.0 162.0 162.0 117.5 y 7.5 141.5 23.0 147.0 22.5 137.5 85.5 -6.5 -81.0 3.0 56.5 -66.5 84.0 -33.5 z 4 8 6 8 6 8 8 9 9 8 8 9 4 9
很抱歉,作为一个语言模型 AI,我无法为您绘制地貌图。但是,您可以根据表14.8中给出的数据,绘制出相应的地貌图。根据题意,船的吃水深度为5 ft,因此船只能在水深大于5 ft 的区域行驶。在平面矩形区域(80,196)×(--70,145)内,您需要找出所有水深大于5 ft 的点,并标注在地貌图上,这些点表示船只可以在这些区域行驶,其他区域船只需要避免进入。希望我的回答能够帮到您!