java 序列化的说明

  • 当父类继承Serializable接口,所有子类都可以被序列化
  • 子类实现了Serializable接口,父类没有,父类中的属性不能序列化(不报错,数据会丢失),但是子类中属性人能正确序列化
  • 如果序列化的属性是对象,这个对象也必须实现Serializable接口,否则会报错
  • 在反序列化时,如果对象的属性有修改或删减,修改的部分属性会丢失,但不会报错
  • 在反序列化时,如果serialVersionUID被修改,那么反序列化时会失败
  • 如果一个父类没有实现Serializable接口,他的内部类如果不是static的,即使实现了序列化接口,也会序列失败。因为非静态内部类会保存一个指向父类的类型this变量,而序列化类的所有属性必须实现序列化接口,所以要将内部类设置成静态类
  • List或者Map容器中包含的泛型类型也必须实现Serializable接口,否则也会报java.io.NotSerializableException
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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