39、深入理解继承:概念、构造函数调用与实践

深入理解继承:概念、构造与实践

深入理解继承:概念、构造函数调用与实践

1. 继承的基本概念

1.1 泛化与特化

在现实世界中,许多对象是其他更通用对象的特定版本。例如,“昆虫”是一个非常通用的生物类型,具有众多特征。蝗虫和蜜蜂都是昆虫,它们拥有昆虫的所有一般特征,此外,它们还有自己的特殊特征。蝗虫有跳跃能力,蜜蜂有刺。蝗虫和蜜蜂是昆虫的特定版本。

1.2 继承与“是一个”关系

当一个对象是另一个对象的特定版本时,它们之间存在“是一个”的关系。例如,蝗虫是昆虫,贵宾犬是狗,汽车是交通工具,花是植物,矩形是形状,足球运动员是运动员。在面向对象编程中,继承用于在类之间创建“是一个”的关系,这允许通过创建一个类的特定版本来扩展其功能。

继承涉及超类和子类。超类是通用类,子类是特定类。子类可以看作是超类的扩展版本,它继承了超类的字段和方法,而无需重写它们。此外,还可以向子类添加新的字段和方法,使其成为超类的特定版本。需要注意的是,超类也称为基类,子类也称为派生类。

1.3 继承示例:成绩活动类

下面通过一个成绩活动类的例子来详细说明继承的使用。

GradedActivity 类
/**
 * A class that holds a grade for a graded activity.
 */
public class GradedActivity
{
    private double score;  // Numeric score

    /**
     * The setScore method sets th
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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