第十四周上机任务(动物类)

本次上机任务涉及编程实现动物类,通过编程实践,理解类的构造与对象的创建。运行结果显示代码成功执行,达到了预期效果。在完成任务的过程中,深化了对面向对象编程的理解,特别是类的继承和封装概念。
/*  
* Copyright (c) 2012, 烟台大学计算机学院  
* All rights reserved.  
* 作    者:孙永  
* 完成日期:2013  年 05  月 31 日  
* 版 本 号:v1.0  
* 输入描述:  
* 问题描述:  
* 程序输出:  
* 问题分析:  
* 算法设计:略  
*/    
#include <iostream>
using namespace std;
class Animal
{
public:
  virtual void cry()
    {
      cout<<"不知哪种动物,让我如何学叫?"<<endl;
    }
};
class Mouse:public Animal
{
public:
    Mouse(string n,char s):name(n),sex(s){}

   void cry()
    {

        cout<<"我叫"<<name<<"是一只"<<((sex=='m')?"男":"女")<<"老鼠,我的叫声是吱、吱。"<<endl;
    }
private:
    string name;
    char sex;
};
class Cat:public Animal
{
public:
    Cat(string n):name(n){}
    void cry()
    {

        cout<<"我叫"<<name<<"是一只"<<"猫,我的叫声是喵、喵。"<<endl;
    }
private:
    string name;
    };
class Dog:public Animal
{
public:
    Dog(string n):name(n){}
    void cry()
    {

        cout<<"我叫"<<name<<"是一只"<<"狗,我的叫声是汪、汪。"<<endl;
    }
private:
    string name;
};
class Giraffe:public Animal
{
public:
    Giraffe(string n,char s):name(n),sex(s){}
    void cry()
    {

        cout<<"我叫"<<name<<"是一只"<<((sex=='m')?"男":"女")<<"长颈鹿,我的脖子太长发不出声音来。"<<endl;
    }
private:
    string name;
    char sex;
};
int main( )
{
    Animal *p;
    p = new Animal();
    p->cry();
    Mouse m1("Jerry",'m');
    p=&m1;
    p->cry();
    Mouse m2("Jemmy",'f');
    p=&m2;
    p->cry();
    Cat c1("Tom");
    p=&c1;
    p->cry();
    Dog d1("Droopy");
    p=&d1;
    p->cry();
    Giraffe g1("Gill",'m');
    p=&g1;
    p->cry();
    return 0;
}


运行结果:

心得体会:

 

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值