35、C 中的 Lambda 表达式与表达式树详解

C# 中的 Lambda 表达式与表达式树详解

1. Lambda 表达式概述

在 C# 3.0 中引入了 Lambda 表达式,它是一种比匿名方法更简洁的匿名函数语法。匿名函数是一个通用术语,包括 Lambda 表达式和匿名方法。Lambda 表达式分为两种类型:语句 Lambda 和表达式 Lambda。以下是它们的层次关系:

graph LR
    A[匿名函数] --> B[Lambda 表达式]
    A --> C[匿名方法]
    B --> D[表达式 Lambda]
    B --> E[语句 Lambda]

所有匿名函数都是不可变的。

2. 语句 Lambda

C# 3.0 为匿名方法提供了简化的语法,即语句 Lambda,它不包含 delegate 关键字,而是添加了 Lambda 运算符 => 。以下是一个使用语句 Lambda 传递委托的示例:

class DelegateSample 
{
    static void Main(string[] args)
    {
        int i;
        int[] items = new int[5];
        for (i = 0; i < items.Length; i++)
        {
            Console.Write("Enter an i
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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