基础类型之间的转化规则

本文详细介绍了Java中不同数据类型间的转换规则,包括自动类型提升、强制类型转换、特殊类型的处理等,并提供了具体的示例说明。

(1)boolean类型不可以与其他类型相互转换


(2)若几个不同类型之间的变量进行运算,会自动统一转化成其中最大的类型


(3)类型大小排序: byte/short/char < int < long < float < double


(4)而byte/short/char 三者不能相互转换,在运算时统一转化成int类型,注:其中同一种类型的运算,如byet +byte          也是先转换为int类型


(5)char类型参与运算时,将其ascII编码参与运算


(6)大类型转化为小类型必须要强制转换,可能会产生溢出


(7)可以将int类型的数放在byte/short/char里面而不需强制转换,只要不超过byte/short/char表示范围即可,这种方法仅限于给byte/short/char赋常量,如 byte = 1;但若为赋值运算,则仍需要强制转化,如 byte a = (byte)(1+2),这时对于byte类型,占一个字节,用int(4个字节)给byte赋值,直接取int的第四个字节,前面三个字节不要。


(8)但是double转float不是这样的,因为float的小数点在固定位,直接舍弃前面的字节是无法转换的,这样可能会丢掉小数点,解决方法是float a = 2.3f,2.3默认为double,不加f,就是将double转为float,可能会出错。


(9)对于long类型,若定义long i = 1000000000000;这时会提示过大的整数,因为系统默认这个数字为int,而int却不能盛下这么大的数,所以应该在1000000000000后面加L,告诉编译器,该数为long类型


(10)可以把float/double转为为long/int,这时将截取float/double的整数部分,小数部分被舍弃


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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