2、深入探索Objective - C编程基础

深入探索Objective - C编程基础

1. 第一个Objective - C程序

首先,让我们从一个简单的Objective - C程序开始。以下是“Hello Objective - C”程序的代码:

#import <Foundation/Foundation.h>
int main (int argc, const char *argv[])
{
    NSLog (@"Hello, Objective - C!");
    return (0);
} // main

在Xcode中,以 .m 为扩展名的文件表示包含Objective - C代码,将由Objective - C编译器处理。 .c 文件由C编译器处理, .cpp 文件由C++编译器处理。这里的 main.m 文件中有两行代码,对于熟悉C语言的人来说应该很熟悉,即 main() 函数的声明和最后的 return (0) 语句。Objective - C本质上是C语言的扩展, main() 函数的声明和返回值的语法与C语言相同,但其余代码与常规C语言略有不同,比如 #import

2. 神奇的 #import

Objective - C和C语言一样,使用头文件来保存结构体、符号常量和函数原型等元素的声明。

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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