16、Objective-C 集合类与相关特性详解

Objective-C 集合类与相关特性详解

1. NSArray 及其操作

1.1 字符串分割成数组

在 Objective - C 中,可以使用 componentsSeparatedByString: 方法将字符串按指定分隔符分割成数组。示例代码如下:

NSArray*  array2 = [list componentsSeparatedByString:@" * "];
NSLog( @"array2: %@", array2 );

分隔符不限于逗号或星号,可以是任意字符串,且不局限于单个字符。

1.2 快速枚举

Objective - C 为像 NSArray 这样的集合对象提供了内置的快速枚举语法。示例代码如下:

NSArray* weekendDays = [NSArray arrayWithObjects:
                            @"Friday", @"Saturday", @"Sunday", nil];
for (id object in weekendDays) {
    NSLog( @"day: %@", object );
}

这种方式通常比使用标准 C 风格的 for 循环结合 -objectAtIndex: 方法更快、更简单。不过,在某

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应用能力。
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