final 方法

final 修饰方法不可重写,如果出于某些原因,不希望子类重写父类的某个方法,则使用final修饰该方法。

 

看下面的程序,下面程序试图重写final方法将会引发编译异常:

 

public class TestFinalMethod

{

public final void test() { }

}

 

class Sub extends TestFinalMethod

{

//下面方法定义 将出现编译错误,不能重写final 方法

public void test() { }

 

}

 

上面程序中父类是TestFinalMethod,该类里定义的test方法是一个final方法,如果其子类试图重写该方法,将会引发编译错误。

 

对于一个private方法,因为它仅在当前类中可见,其子类无法访问该方法,所以子类无法重写该方法------如果子类中定义一个与父类private方法有相同方法名、相同形参列表、相同返回值类型的方法,也不是方法重写,只是重新定义了一个新方法。因此,即使使用final修饰一个private访问权限的方法,依然可以在其子类中定义与该方法具有相同方法名、相同形参列表、相同返回值类型的方法。

 

下面程序示范了如何在子类中“重写”父类的private final方法:

 

public class TestPrivateFinalMethod

{

private final void test() { }

}

 

class Sub extends TestPrivateFinalMethod

{

//下面方法定义将不会出现问题

 

public void test() { }

}

 

 

上面程序没有任何问题,虽然子类和父类同样含有了同名的void test() 方法,但子类并不是重写父类的方法,因此即使父类的void test()方法使用了final修饰,子类中依然可以定义void test() 方法。

 

 

final修饰的方法仅仅是不能被重写,并不是不能重载。因此下面程序完全没有问题:

 

public class FinalOverload

{

//final 修饰的方法只是不能重写,完全可以重载。

 

public final void test() { }

public final void test(String arg) { }

}

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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