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好累 眼睛好疼
说一下所有类的超类 object 类 我们在Java的多态中 如何使用它‘
因为任何一个类都是object的父类 所以 我们在类中可以使用它
首先 我们可以直接复写他的方法 然后在另一个类中创建两个对象来直接测试这两个对象 此时 我们把object作为测试方法的形参 把另一个子类引用作为实参来进行传递 但是当传递时 由于测试函数的形参.成员变量没有在object 中定义 因此我们可以在函数的主题中进行向下传递 及把形参传进来的实参 把它的对象指向的地址值赋值给一个当前类的子类调用 就可以
代码如下
public class ShengKa {
private int num;
ShengKa (int num){
this.num=num;
}
public boolean equals(Object o)
{ShengKa d=(ShengKa)o;
return this.num==d.num;
}
}
public class ShiXian {
public static void main(String[] args) {
ShengKa d1=new ShengKa(3);
ShengKa d2=new ShengKa(4);
System.out.println(d2.equals(d1));

}
}
2017/10/31/
22:52

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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