java学习日记

 public static void main(String [] args){
int a =2,b=8;
int c=com(a,b);  //如果一个方法返回一个值,这时可以创建一个变量接收该值
System.out.println(a+" "+b+" "+c);
}
public static int com (int a,int b){
a+=b;
return a;   //表示方法执行完之后,返回一个结果。

 }

方法返回值:如果一个方法有返回类型,就要求在任何时候都必须有值返回。(上面例子中的返回类型是int)


public class ZhiShu {
public static void main(String[] args) {
for (int i = 3; i < 1000; i++) {
boolean c=a(i);
if (c==true) {
System.out.println(i);
}
}
}
public static boolean a(int b){
for (int i = 2; i < b; i++) {
if (b%i==0) {
return false;
}
}
return true;
}
}

下面示例是一个求1-1000的质数的代码,在代码中返回类型是一个boolean。并且将for嵌套循环进行了拆分,是的代码给容易理解。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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