类的扩展

创建一个未命名的分类,且在括号“()”中不指定分类的名字,是一种特殊情况。

关于扩展,你可以这样理解:扩展是一种匿名分类;但是和匿名分类不一样的是,扩展可以添加新的实例变量。

并且,未命名分类中的方法需要在主实现文件中实现,而不是在分离的实现文件中实现。如果,没有实现未命名分类的接口部分的全部方法,编译器会发出警告。

未命名的分类是非常有用的,因为他们的方法都是私有的。如果需要写一个类而且数据和方法仅供这个类使用,未命名类比较合适。

假设有一个名为 GraphicObject的类,而且GraphicObject.m的实现文件为:

#import "GraphicObject.h"

@interface GraphicObject  ()

@property int uniqueID;

-(void) doStuffWithUniqueID: (int) theID

@end


 @implementation GraphicObject 

@synthesize uniqueID;


-(void) doStuffWithUniqueID: (int) theID

{

self.uniqueID = theID;

}

...

//其他的GraphicObject 方法

@end

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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