24、深入理解列表、委托和 Lambda 表达式

深入理解列表、委托和 Lambda 表达式

在编程过程中,管理多个对象实例是一项常见任务。本文将探讨如何使用.NET 集合类来管理对象实例,以及如何使用委托和 Lambda 表达式处理数据。

1. 集合管理

集合实际上是一个指向多个其他对象的对象。Visual Basic 提供了用于管理集合的类,并且在 2005 年引入了新的集合处理方法,解决了早期版本中的许多问题。下面将分别介绍 Visual Basic 2005 前后的集合管理方式。

1.1 Visual Basic 2005 之前的集合管理

在 Visual Basic 2005 之前,主要的集合类存储在 System.Collections 命名空间中,以下是该命名空间中的一些类和接口:
| 类/接口 | 描述 |
| ---- | ---- |
| ArrayList | 一个通用集合,使用内部数组管理所有引用对象,可处理数组大小增加的问题。 |
| Hashtable | 一个集合类,使用键/值对存储单个对象。 |
| ICollection | ArrayList 实现的接口,提供将引用复制到另一个数组的基本功能。 |
| IDictionary | Hashtable 实现的接口,允许程序员将键与值关联起来。 |
| IList | ArrayList

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)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础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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