overload 重载 VS override 覆盖

本文详细阐述了函数重载、覆盖与隐藏的区别,重点解释了它们在内存中的存储方式及应用场景,帮助读者理解这些概念及其在编程实践中的运用。
成员函数被重载的特征:    
  (1)相同的范围(在同一个类中);    
  (2)函数名字相同;    
  (3)参数不同;    
  (4)virtual关键字可有可无。    
  覆盖是指派生类函数覆盖基类函数,特征是:    
  (1)不同的范围(分别位于派生类与基类);    
  (2)函数名字相同;    
  (3)参数相同;    
  (4)基类函数必须有virtual关键字。    
  “隐藏”是指派生类的函数屏蔽了与其同名的基类函数,规则如下:    
  (1)如果派生类的函数与基类的函数同名,但是参数不同。此时,不论有无virtual关键字,基类的函数将被隐藏(注意别与重载混淆)。    
  (2)如果派生类的函数与基类的函数同名,并且参数也相同,但是基类函数没有virtual关键字。此时,基类的函数被隐藏(注意别与覆盖混淆)。  
   
  现在我分析一下它们在内存的存储情况:  
  1、函数的重载与函数的覆盖不同,重载不是子类对父类的同名函数的重新定义,而是类对自身已有的同名函数的重新定义.  
  2、函数的覆盖中不仅覆盖了父类的函数,同进也把父类的同名函数在子类的内存空间清除掉;但在子类变量的隐藏中屏蔽了父类的变量,可是父类的变量在子类中仍然占有一下的内存空间。



覆盖就是虚函数的覆盖。没有覆盖,虚函数就没有意义了。虚函数只是用virtual说明的成员函数,覆盖才是其真正的目的。  
  隐藏不一定有什么特殊的用处,只是一种现象。比如两个窗口类A、B,A是B的基类,定义了Create方法,B也定义了Create方法(这样的主要目的 是统一接口名称),这时就出现了隐藏。两个类的Create方法参数可以不一样,做的事情也可以完全不同,也不可能声明为virtual,这就是隐藏的例 子了。
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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