15、Kotlin集合与注解全解析

Kotlin集合与注解全解析

1. Kotlin中的Set集合

1.1 setOf()函数

Kotlin的Set接口是一个通用的无序集合,可包含重复元素。Kotlin有两种类型的集合:可变集合和不可变集合。 setOf() 函数创建的是不可变集合,仅提供只读功能。其语法如下:

fun <D> setOf( vararg elements: D): Set<D>

该方法返回一个包含给定元素的新的只读集合,元素的迭代顺序与存储顺序相同。以下是使用 setOf() 函数的示例代码:

fun main(args: Array<String>)
{
    // 声明字符串集合
    val seta1 = setOf("Peeks",  "of", "Peeks")
    // 声明字符集合
    val setb1 = setOf( "P",  "o",  "P" )
    // 声明整数集合
    val setc1 = setOf( 11, 12, 13,  14 )
    // 遍历字符串集合
    for(item in seta1)
        print( item )
    println()
    // 遍历字符集合
    for(item in setb1)
        print( item )
    println()
    // 遍历整数集合
    f
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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