java复习

本文深入解析Java函数的概念、定义、调用及返回值处理,通过实例说明函数如何在代码中实现复用,提升程序效率。

Java函数(方法)
1.函数的概念
• 概念:实现特定功能的一段代码,可反复使用。
2.函数的定义
2.1 定义语法
• 经验:将需要在多个位置重复使用的一组代码,定义在函数内。
2.2 定义位置
• 函数定义在类的内部,在main函数并列。
.函数的组成
public static void 函数名(形参) {
// 函数主题,功能代码
public:修饰符(后面会介绍)
static:修饰符(后面会介绍)
void:返回值
函数名:遵循标识符命名规范
形参:形式参数
多数情况下,函数与调用者之间需要数据的交互;调用者必须提供必要的数据,才能使函数完成相应的功能。
调用函数时,所传入的数据被称为“参数”。
4.函数的调用
函数的参数(形参与实参)
• 定义语法:
public static void 函数名(形参) {}
• 经验:“形参”等价于“局部变量的声明”。
• 调用语法:
函数名称(实际参数)
• 经验:“实参”等价于“局部变量的赋值”。
函数返回值与返回值类型
• 函数调用时,一些情况下无需返回结果;另一些情况下则必须返回结果。
• 例如:
• 存款操作无需返回结果。
• 取款操作必须返回结果。
• 定义语法:
public static 返回值类型 函数名称(形式参数) {
// 函数主体
return value; // 返回值
}

• 规定返回值的具体类型(基本、引用、void)
• 根据需求返回一个结果(值)。
• 调用语法:
变量 = 函数名称();
return 关键字
• return的两种方法:
• 应用在具有返回值类型的函数中:
return value; // 表示结束当前函数,返回值结果,返回到函数调用处。
•- 应用在没有返回值类型(void)的函数中:
• return; // 表示结束当前函数,直接返回到函数调用处。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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