8、Ruby 方法调用与控制结构解析

Ruby 方法调用与控制结构解析

1. 方法调用概述

在 Ruby 中,当代码尝试调用一个方法时,首先会进行方法查找(Method lookup),找到要调用的方法后,会使用方法分发(Method dispatch)来实际执行该方法调用。方法分发涉及准备方法的参数、在 YARV 的内部栈上推送一个新的帧,并更改 YARV 的内部寄存器,以开始执行目标方法。由于 Ruby 对方法的分类方式,方法分发是一个复杂的过程。

2. Ruby 方法的 11 种类型

Ruby 内部将方法分为 11 种不同类型,在方法分发过程中,Ruby 会确定代码尝试调用的方法类型,并根据类型以不同方式调用每种方法。以下是这 11 种方法类型的简要描述:
| 方法类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| ISEQ | 使用 Ruby 代码编写的普通方法,是最常见的方法类型,代表指令序列。 |
| CFUNC | 使用直接包含在 Ruby 可执行文件中的 C 代码实现的方法,由 Ruby 而非用户实现。 |
| ATTRSET | 由 attr_writer 方法创建的方法,代表属性设置。 |
| IVAR | 调用 attr_reader 时使用的方法类型,代表实例变量。 |
| BMETHOD | 调用 define_method 并传入一个 proc 对象时使用的方法类型,由于该方法在内部由 proc 表示,Ruby 需要以特殊方式处理。 |
| ZSUPER

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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