TwoBrace

package GoogleSource;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 1.初始化对象(匿名类)
 * 2.匿名内部类
 * @author asus
 *内部brace相当于代码块
 */

public class TwoBraceDemo {
	
	public static void main(String[] args) {
		
		User user = new User() {
			{
				username = "xiaoming";
				setPassword("123456");
			}
		};
		System.out.println(user);
		
		
		//匿名接口实现类
		//相当于直接写了一个接口的实现类,只不过是内部匿名
		TestDemo demo = new TestDemo() {

			@Override
			public String getName() {
				// TODO Auto-generated method stub
				return null;
			}

			@Override
			public String getAge() {
				// TODO Auto-generated method stub
				return null;
			}
			
		};
		
		
		
		Map<String, String> map = new HashMap<String, String>(){//匿名内部类
			@Override
			public String put(String str1, String str2) {
				str1 = "Key";
				str2 = "Value";
				return super.put(str1, str2);
			}
		};
		map.put("My", "Program");
		System.out.println(map.get("My")); //输出null 因为put方法被重写了,str1和str2的值已固定不变
		System.out.println(map.get("Key")); //输出 Value
		//该重写方法只对当前对象有用
		
		
		List<String> list = new ArrayList<String>() {
			{
				add("A");
				add("B");
			}
		};
		System.out.println("Length:" + list.size());//2
	}
	
	
}

abstract interface TestDemo{
	public abstract String getName();
	String getAge();
}

class User{
	
	public String username;
	private String password;
	
	public String getUsername() {
		return username;
	}
	public void setUsername(String username) {
		this.username = username;
	}
	public String getPassword() {
		return password;
	}
	public void setPassword(String password) {
		this.password = password;
	}
	
	public String toString() {
		return username + " " + password;
	}
}

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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