面向对象技术

1.基本原则

抽象(Abstraction)

几个类——类有哪些属性和方法——类之间的联系

封装(Encapsulation)

对客户隐藏实现,客户仅仅看到接口。

模块性(Modularity)

把一个系统分成一些子系统(大功能块)。

层次性(Hierarchy)

对象细化

2.基本概念

对象(Object)

概念

描述一个事物

表示

用矩形表示,里面冒号前面是对象名,冒号后面是其所属类名。

内容

状态:对象的静态信息。

行为:反映了一个对象将如何响应其他对象。

标识:对象的名字。

类(Class)

概念

对一组有相同属性,行为,关系和语义的描述。

表示

用矩形表示,从上到下是类名,属性,方法。其中属性和方法可以隐藏。

属性(Attributes)

对象的静态信息。

操作(Operation)

对象的动态行为。

接口(Interface)

只写有什么方法名,不用写具体如何实现

组件(Components)

源程序;运行时动态库;可执行程序

包(Package)

包中是类

子系统(Subsystem)

包中子系统要用书名号括起来,接口用圆圈表示,包和接口中间用直线相连。

关系(Relationship)

关联

聚合

空心菱形指向主体部分,另一端指向部分

组合

实心菱形指向主体,约束更强

依赖

泛化

单重继承

多重继承

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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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