19、C++ 类编程进阶:从日期类深入探究

C++ 类编程进阶:从日期类深入探究

在 C++ 编程中,类的使用能极大提升代码的组织性和可维护性。本文将以日期类( Date )为例,深入探讨类编程中的多个重要概念,包括函数扩展、 const 修饰符的使用、构造函数的多样化、代码复用技巧以及类编程的一些优化策略。

1. 日期类的功能扩展

在日期类中,我们可以添加一些实用的功能函数,如 totalDays() normalize()
- totalDays() 函数 :该函数用于返回自公元前 1 年 12 月 31 日以来的总天数,实现时需要考虑闰年的情况。示例代码如下:

class Date {
public:
    int totalDays() const; // 声明函数
    // 函数实现需考虑闰年逻辑,此处省略具体代码
};
  • normalize() 函数 :用于校正日期对象中超出范围的字段。例如, Date tooFar (32, 12, 1999); 会被校正为 1-1-2000 。该函数应在构造函数中被调用。示例代码如下:
class Date {
private:
    void 
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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