跟我一起java8(1)----Lambda初识

本文介绍 Java 8 引入的重要新特性——Lambda表达式。通过示例展示如何使用 Lambda 表达式简化代码,并讨论其语法特点。
Lambda表达式是一个匿名函数,Java引入她是想鉴函数编程思想融合声明式编程特性.Lambda可谓是java8最激动人心的新特性之一了,先从实例看起:

@Test
public void testInnerClass() {
//传统的写法
Runnable run = new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("内部类");
}
};

//无返回值且只有单一的表达式或声明时大括号可省略
run = () -> System.out.print("Lambda1");

//方法体内有多个表达式或声明,大括号不可省略
run = () -> {
int i = 0;
System.out.print("Lambda2");
};

//有返回值,大括号不可省略
Callable<Integer> call = () -> {
return 0;
};

//参数类型没有显式写出,将从接口推断
Comparator<Integer> comp = (i1, i2) -> {
return i1.compareTo(i2);
};

//显式写出参数类型
comp = (Integer i1, Integer i2) -> {
return i1.compareTo(i2);
};
}


Lambda表达式的语法形式为:[color=red](formal parameter list) ->{ expression or statements }[/color],前面是参数列表,后面是方法体。参数的类型可以显式写出,如果没有写出,将从接口推断。后面的大括号在返回结果是void且只有单一的表达式或声明时可以省略。
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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