我对Java面向对象理解-继承与实现如何选择_0002

继承与接口的应用

在实际的项目开发中,会看到大量使用继承父类与实现接口的代码:

那么他们大多基于什么考虑呢? 

以下是个人的理解:

1.什么时候使用继承?

 如果项目中存在模块间有重复的部分,这个重复的部分是具体的方法实现,即可将重复的部分提取出来使用一个抽象类来将它 们共有的部分封装起来,其他模块继 承 这个抽象类,如果你使用接口就无法实现,因为接口中不存在具体的方法。

2.什么时候使用实现?

如果项目中模块间都遵循同一个规范,这个规范参数每个模块不一样,这时即可使用接口。将他们遵循的规则参数提取到 接口中,其他模块实现此接口在具体实现各自的特定功能即可。

下面给出本文的思维导图供大家参考:

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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