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引言

        在 JavaScript 中,继承是一种强大的特性,它允许我们基于已有的对象(称为父类或基类)创建新的对象(称为子类或派生类)。子类可以继承父类的属性和方法,同时又可以添加新的属性和方法,实现代码的复用和扩展。本文将详细探讨 JavaScript 中的继承机制。

一、原型链继承

        JavaScript 中的每个对象都有一个原型对象(__proto__),而原型对象本身也是一个对象,也有自己的原型对象,这样就形成了一个原型链。当访问一个对象的属性或方法时,如果该对象自身不存在这个属性或方法,那么就会沿着原型链向上查找。

        原型链继承的基本思想是,让子类的原型对象指向父类的一个实例。这样,子类就可以继承父类的属性和方法了。

代码示例:

function Parent() {  
  this.name = 'Parent';  
}  
  
Parent.prototype.sayHello = function() {  
  console.log('Hello from Parent');  
};  
  
function Child() {  
  this.age = 10;  
}  
  
// 继承 Parent  
Child.prototype = new Parent();  
  
// 测试  
var child = new Child();  
console.log(child.name); // Parent  
child.sayHello(); // Hello from Parent

原型链详解请移步另一篇博客-->JavaScript原型链深度剖析

二、借用构造函数继承

        借用构造函数继承的基本思想是,在子类构造函数中调用父类构造函数,用call 或 apply 方法将父类构造函数中的属性和方法复制到子类的实例上。

 代码示例:

function Parent(name) {  
  this.name = name;  
}  
  
Parent.prototype.sayHello = function() {  
  console.log('Hello from Parent');  
};  
  
function Child(name, age) {  
  Parent.call(this, name); // 继承 Parent 的 name 属性  
  this.age = age;  
}  
  
// 测试  
var child = new Child('Child', 10);  
console.log(child.name); // Child  
// 注意:这里无法继承到 Parent 原型上的 sayHello 方法  
// child.sayHello(); // TypeError: child.sayHello is not a function

三、组合继承

        组合继承是原型链继承和借用构造函数继承的组合。它使用原型链实现对父类原型属性和方法的继承,同时通过借用构造函数实现对父类实例属性和方法的继承。这样既能在子类型构造函数中向超类型构造函数传参,又可以让子类型原型继承超类型原型。

代码示例:

function Parent(name) {  
  this.name = name;  
}  
  
Parent.prototype.sayHello = function() {  
  console.log('Hello from Parent');  
};  
  
function Child(name, age) {  
  Parent.call(this, name); // 继承 Parent 的 name 属性  
  this.age = age;  
}  
  
// 继承 Parent 的原型属性和方法  
Child.prototype = Object.create(Parent.prototype);  
Child.prototype.constructor = Child;  
  
// 测试  
var child = new Child('Child', 10);  
console.log(child.name); // Child  
child.sayHello(); // Hello from Parent

四、ES6 类继承

        ES6 引入了 class 关键字,使得 JavaScript 的继承机制更加接近传统的面向对象编程语言。在 ES6 中,我们可以使用 extends 关键字实现类之间的继承。

代码示例:

class Parent {  
  constructor(name) {  
    this.name = name;  
  }  
  
  sayHello() {  
    console.log(`Hello from ${this.name}`);  
  }  
}  
  
class Child extends Parent {  
  constructor(name, age) {  
    super(name); // 调用父类的构造函数  
    this.age = age;  
  }  
  
  sayAge() {  
    console.log(`My age is ${this.age}`);  
  }  
}  
  
// 测试  
const child = new Child('Child', 10);  
child.sayHello(); // Hello from Child  
child.sayAge(); // My age is 10
基于据驱动的 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)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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