17、JavaScript 类与数组功能的增强

JavaScript 类与数组功能的增强

1. 内置对象的继承

在 JavaScript 中,开发者一直希望通过继承创建自己的特殊数组类型。在 ECMAScript 5 及更早版本中,使用经典继承无法实现这一功能。例如:

// 内置数组行为
var colors = [];
colors[0] = "red";
console.log(colors.length);         // 1
colors.length = 0;
console.log(colors[0]);             // undefined

// 在 ES5 中尝试从数组继承
function MyArray() {
    Array.apply(this, arguments);
}
MyArray.prototype = Object.create(Array.prototype, {
    constructor: {
        value: MyArray,
        writable: true,
        configurable: true,
        enumerable: true
    }
});
var colors = new MyArray();
colors[0] = "red";
console.log(colors.length);         // 0
colors.length = 0;
console.log(colors[0]);             // "red"

上述代码表明,使用经典继承会导致意外行为, My

基于数据驱动的 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“基于数据驱动的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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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