17、Java异常处理全解析

Java异常处理的全面解析与实践

Java异常处理全解析

1. 先发制人处理异常

在Java编程中, try 语句是一个非常有用且必要的工具。不过,处理异常的最佳方式是从源头上预防它们的发生。虽然这并非在所有情况下都可行,但在很多场景中是可以做到的。关键在于,在执行可能引发异常的操作之前,先对数据进行测试,若数据存在问题,则跳过或绕过该操作。

例如,为了避免整数除以零导致的 ArithmethicException 异常,可以在进行除法运算前检查除数是否为零:

if (b != 0)
    c = a / b;

这样就无需将除法运算放在 try 块中,因为你已经确保不会出现除以零的情况。

同样的技术也可应用于输入验证。可以使用 Scanner 类的 hasNextInt 方法来检查下一个输入值是否为有效的整数。以下是一个使用 while 循环避免异常的 GetInteger 方法示例:

import java.util.*;
public class GetInteger2
{
    static Scanner sc = new Scanner(System.in);
    public static void main(String[] args)
    {
        System.out.print("E
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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