3、面向对象编程的核心概念与实践

面向对象编程的核心概念与实践

1. 继承与功能扩展

在面向对象编程中,继承是一个强大的特性,它允许子类继承父类的方法和属性,从而实现代码的复用和功能的扩展。以 Cheetah 类为例,它继承自 Cat 类,并添加了新的公共成员变量 numberOfSpots 和一个构造函数。当创建一个新的 Cheetah 对象时,从 Cat 类继承的 maxSpeed 属性会被初始化为每小时100公里,这大致是猎豹在短距离内的最大速度。

通过添加新的函数、属性、构造函数和析构函数,子类可以轻松扩展其功能,为应用程序添加新的特性和能力。当一个类是另一个类的特殊类型时,使用继承可以最大化代码复用的潜力,提高应用程序的灵活性。

2. 方法重写

子类继承父类并不意味着必须使用父类对函数的实现。例如,在设计一个需要计算不同几何形状面积的应用程序时,可能会有 Rectangle Triangle 类,它们都继承自 Polygon 类。 Polygon 类有一个 numberOfSides 属性和一个 getArea 方法,但不同类型的多边形计算面积的方法可能不同。

对于 Rectangle 类,需要创建 height width

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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