C# 继承

本文详细解释了在继承过程中类成员的可访问性规则,包括私有、公共、保护成员的区别及虚拟成员的特性。还介绍了抽象类、密封类的概念,以及如何在派生类中重写成员。

在继承一个基类时,成员(属性、方法)的可访问性就成了一个重要的问题。派生类不能访问基类的私有成员,但可以访问其公共成员。

只有派生类才能访问基类的protected成员。对于外部代码来说,这个可访问性与私有成员一样:外部代码不能访问private成员和protected成员。

基类的成员可以是虚拟(Virtual)的,也就是说,成员可以由继承它的类重写。派生类可以提供成员的其他实现代码。这种实现代码不会删除原来的代码,仍可以在类中访问原来的代码,但外部代码不能访问它们。如果没有提供其他实现方式,通过派生类使用成员的外部代码就自动访问基类中成员的实现代码。

虚拟成员不能是私有成员,因为这样会自相矛盾--不能说成员可以由派生类重写,同时派生类又不能访问它。

基类还可以定义为抽象类。抽象类不能直接实例化。要使用抽象类,必须继承这个类,抽象类可以有抽象成员,这些成员在基类中没有实现代码,这些实现代码必须在派生类中提供。

当然,抽象基类可以提供成员的实现代码,这是很常见的。不能实例化抽象类,并不意味着不能在抽象类中封装功能。

最后,类可以是密封(seal)的。密封的类不能用作基类,所以没有派生类。

小注:

重写(Override):指在继承关系中,在派生类中重写由基类继承来的方法,这时基类和派生类中就有两个同名的方法,系统会根据对象的实际类型调用相应版本的方法。

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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