2、PHP面向对象编程入门指南

PHP面向对象编程入门指南

1. 面向对象编程基础概念

在面向对象编程(OOP)中,类和对象是两个核心概念。可以将类类比为房子的设计蓝图,而对象则是根据这个蓝图实际建造出来的房子。例如,“房子”这个概念是类,而你实际居住的那所房子就是对象。

在OOP里,使用类来创建对象的过程被称作实例化。实例化一个对象需要两个条件:
- 一个用于加载对象的内存位置,这由PHP自动处理。
- 用于填充对象属性值的数据,这些数据可以来自数据库、文本文件、其他对象或其他来源。

类本身没有属性值或状态,只有对象才有。就像你得先按照蓝图把房子建起来,才能给它贴壁纸或安装乙烯基壁板一样,你必须先从类实例化出对象,才能与对象的属性进行交互或调用其方法。类在设计阶段进行操作,比如修改方法或属性;而对象在运行时进行操作,比如给属性赋值、调用方法。对于刚接触OOP的人来说,何时使用“类”这个词,何时使用“对象”这个词,常常会让人感到困惑。

1.1 创建类

下面是一个简单的创建类的例子,将以下代码保存为 class.Demo.php 文件:

<?php
class Demo {
}
?>

这就是 Demo 类,虽然目前它没什么实际功能,但这是在PHP中声明新类的基本语法。使用 class 关键字告诉PHP你要定义一个新类,接着是类名,然后用花括号表示类代码的开始和结束。

为了更好地组织源代码文件,建议将每个类放在单独的文件

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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