反射_

本文深入解析Java中Class类的功能及使用方法,包括Class对象的创建、反射操作等,并介绍了Method、Constructor、Field类的主要用途。

Class

Class 类的实例表示正在运行的 Java 应用程序中的类和接口。枚举是一种类,注释是一种接口。

Class 没有公共构造方法。Class 对象是在加载类时由 Java 虚拟机通过类加载器的 defineClass 方法自动构造。

 

public static Class<?> forName(String name, boolean initialize, ClassLoader loader)
T newInstance() 必须具备无参构造器

URL getResource(String name)  委托 ClassLoader.getSystemResource(java.lang.String)。
InputStream getResourceAsStream(String name)  委托 ClassLoader.getSystemResourceAsStream(java.lang.String)。
 
ClassLoader getClassLoader() 返回该类的类加载器。


public Constructor<?>[] getConstructors()  如果该类没有公共构造方法,或者该类是一个数组类,或者该类反映一个基本类型或 void,则返回一个长度为 0 的数组。

public Constructor<?>[] getDeclaredConstructors  如果此 Class 对象表示一个接口、一个基本类型、一个数组类或 void,则此方法返回一个长度为0的数组。
public Method[] getDeclaredMethods()
public Field[] getDeclaredFields()

public Field getDeclaredField(String name)
public Method getDeclaredMethod(String name, Class<?>... parameterTypes)

boolean isEnum() 
boolean isArray() 
boolean isAnnotation()
boolean isInterface()
boolean isPrimitive() 判定指定的 Class 对象是否表示一个基本类型。
       
boolean isInstance(Object obj) 判定指定的 Object 是否与此 Class 所表示的对象赋值兼容。   

 

 

Method

String getName() 
int getModifiers() 
Class<?>[] getParameterTypes()
Class<?> getReturnType() 
Object invoke(Object obj, Object... args) 
如果底层方法是静态的,那么可以忽略指定的 obj 参数。该参数可以为 null。
如果底层方法所需的形参数为 0,则所提供的 args 数组长度可以为 0 或 null。

 

Construction

int getModifiers() 
Class<?>[] getParameterTypes() 
T newInstance(Object... initargs)   
 
 

Field

Object get(Object obj)
Class<?> getType() 
void set(Object obj, Object value)   如果底层字段是静态字段,则忽略 obj 变量;它可能为 null。
 

 

Proxy

static Object newProxyInstance(ClassLoader loader, Class<?>[] interfaces, InvocationHandler h)

static Class<?> getProxyClass(ClassLoader loader, Class<?>... interfaces) 

static boolean isProxyClass(Class<?> cl)  
 
interface InvocationHandler
Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable

 

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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