Java枚举

本文详细介绍了Java枚举的概念、定义方式及其使用方法。包括如何定义枚举类型、枚举类型的构造函数、字段和方法,以及枚举类型的常用操作,如values()方法、name()方法和ordinal()方法等。

Java枚举

 

1、按照我的理解枚举其实就是一种特殊的类,这种类的对象只有有限的那几种。

 

2、枚举的定义:

 

1)定义枚举必须使用关键字enum,简单示例如下:

 

public enum DemoEnum{
	ONE,TWO,THREE;
}
  2)枚举是特殊的类类型,它的对象只有特定的几种。枚举类型除了常量之外还可以有构造函数,字段和方法。下面是包含构造函数、字段和方法的枚举类:

 

 

enum AwardType{
notebook(1000, 1),
television(2000, 3),
cellphone(2000, 4);
private int worth;
private int amount;
AwardType(int worth, int amount){
this.worth = worth;
this.amount = amount;
}
public int getWorth(){
return this.worth;
}
public int getAmount(){
return this.amount;
}
}
 3、枚举常用方法:

 

  (1)使用枚举常量时必须要用枚举类型名作为前缀:DemoEnum.ONE,输出时只显示枚举常量:ONE

  (2values()方法:如DemoEnum.values(),的结果是DemoEnum[]的数组。

     枚举遍历常用如下方法:

     for(DemoEnum de : DemoEnum.values()){

     }

  (3)枚举变量声明:DemoEnum d1;

枚举变量赋值:d1 = DemoEnum.ONE;                                  

4)枚举变量取值:d1.name();(其值为ONE)。

   枚举变量序号:d1.ordinal();(其序号为0,枚举序号类似于数组角标。)

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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