多态

最新推荐文章于 2025-08-10 20:48:00 发布
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本文详细阐述了面向对象编程中的封装、继承、多态三大特性，并通过实例展示了如何实现多态机制，旨在帮助开发者深入理解并灵活运用这些核心概念。

面向对象的三个大的特性：封装，继承，多态

 

多态是指当不同的对象接受到一个消息的时候，会有不同的方法实现。

 

多态的实现方式：

 

先抽象出一个父类，然后在传参的时候，我们以类作为参数传递，然后在实现中，以不同的子类作为实参传递进去，然后再创建子类对象，根据子类不同的方法实现，实现多态机制

 

 

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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf9738e1fcec ICC-vx2478-4k 校色文件 这是一个使用SpyderX校色过的icc文件，根据自己的需要食用。
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基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO），并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中，通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性，提升LSTM模型在分类任务中的性能表现，尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用，并提供了可复现的Matlab代码，属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群：具备一定机器学习和优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度；②研究混合智能优化算法（如GA与PSO结合）在神经网络超参数优化中的应用；③实现高精度分类预测模型，适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节，重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式，同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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