4、面向对象编程入门

面向对象编程入门全解析

面向对象编程入门

1. 编程方法概述

如今主要有两种编程方法:过程式编程和面向对象编程。早期的编程语言多为过程式的,在过程式编程中,程序由一个或多个过程组成。过程是一组编程语句,它们共同执行特定的任务,这些语句可能会从用户那里收集输入、操作计算机内存中存储的数据、进行计算或执行完成任务所需的任何其他操作。

过程通常对与过程分离的数据项进行操作。在过程式程序中,数据项通常从一个过程传递到另一个过程。过程式编程的重点在于创建操作程序数据的过程,但数据和操作数据的代码分离往往会导致问题。例如,数据以特定格式存储,当数据格式改变时,操作数据的代码也必须相应更改以接受新格式,这增加了程序员的工作量,也增加了代码中出现错误的可能性。

2. 面向对象编程的核心概念

面向对象编程以创建对象为中心。对象是包含数据和过程的软件实体,对象中包含的数据称为对象的属性,对象执行的过程或行为称为对象的方法。从概念上讲,对象是由数据(属性)和过程(方法)组成的自包含单元。

面向对象编程通过封装和数据隐藏解决了代码/数据分离的问题。封装是指将数据和代码组合到单个对象中,数据隐藏是指对象将其数据对对象外部的代码隐藏的能力,只有对象的方法可以直接访问和更改对象的数据。对象通常隐藏其数据,但允许外部代码访问操作数据的方法,外部代码通过对象的方法间接访问对象的数据。

当对象的内部数据对外部代码隐藏,并且对该数据的访问仅限于对象的方法时,数据可免受意外损坏。此外,对象外部的编程代码不需要了解对象数据的格式或内部结构,只需与对象的方法进行交互。当程序员更改对象内部数据的结构时,也会修改对象的方法,以便它们可以正确操作数据,但外部代码与方法交互的方式不会改变。

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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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