真题01

一、接口和抽象类的区别是什么?
1,抽象类中可以包含非抽象的普通方法,而接口中所有的方法必须是抽象的,不能有非抽象的普通方法。
2,一个类可以实现多个接口,但只能继承一个抽象类。
3,抽象类里可以有构造方法,而接口内不能有构造方法。
4,抽象类中的抽象方法的访问类型可以是public ,protected和默认类型,但接口中的抽象方法只能是public类型的,并且默认即为public abstract类型。
5,抽象类中可以包含静态方法,接口内不能包含静态方法。
6,抽象类和接口中都可以包含静态成员变量,抽象类中的静态成员变量的访问类型可以任意,但接口中定义的变量只能是public static final类型,并且默认为public static final类型。
7,抽象类中可以有普通成员变量,而接口中不能有普通成员变量。

二、什么是值传递和引用传递?
1.基本数据类型传值,对形参的修改不会影响实参;
2.引用类型传引用,形参和实参指向同一个内存地址(同一个对象),所以对参数的修改会影响到实际的对象;

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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