C#之咿呀学语(2)

//goto语句跳出嵌套循环完成数字的查找 int x = 200, y = 4; int count = 0; string[,] array = new string[x, y]; for (int i = 0; i < x; i++) for (int j = 0; j < y; j++) array[i, j] = (++count).ToString(); Console.Write("输出结果为:\n输入查找的数字:"); string myNumber = Console.ReadLine(); for (int i = 0; i < x; i++) { for (int j = 0; j < y; j++) { if (array[i, j].Equals(myNumber)) { goto Found; } } } Console.WriteLine("数字{0}无法找到。",myNumber ); goto Finish; Found: Console.WriteLine("数字{0}存在",myNumber ); Finish: Console.WriteLine("结束查找"); Console.Read(); //通过return语句把CalculateArea()方法的结果值返回给变量area static double CalculateArea(int r) { double area = r * r * Math.PI; return area; } static void Main() { int radius = 4; Console.WriteLine("输出结果为:\nThe area is {0:0.00}",CalculateArea (radius)); Console.Read(); }


//通过Exception派生了一个新异常类UserEmployeeException,该类定义了3个构造函数,每个构造函数使用不同的参数,然后再抛出自定义异常。 //异常处理语句 public class UserEmployeeException : Exception { private string errorinfo = string.Empty; public UserEmployeeException(string message) : base(message) { errorinfo = message; } public UserEmployeeException(string message, Exception inner) : base(message, inner) { errorinfo = message; inner = null; } } public static void Main() { try { throw new UserEmployeeException("error Info of use"); } catch (UserEmployeeException ey) { Console.WriteLine("输出结果为:"); Console.WriteLine(ey.Message,ey.InnerException ); Console.Read(); } }


//try-catch语句写入多个catch的使用,通过两个catch语句进行捕获异常,他们分别是ArgumentNullException异常和Exception异常 static void ProcessString(string str) { if (str==null ) { throw new ArgumentNullException(); } } static void Main() { Console.WriteLine("输出结果是:"); try { string str = null; ProcessString(str); } catch (ArgumentNullException e) { Console.WriteLine("{0} First exception.", e.Message); } catch (Exception e) { Console.WriteLine("{0} Second exception",e.Message ); } Console.Read(); }


//try-catch-finally语句使用 //有一个导致异常的无效转换语句,当运行程序时用户会收到一条运行出错的信息,但finally子句仍继续执行并显示输出。 static void Main() { int i = 123; string s = "Some string"; object o = s; try { i = (int)o; } catch { } finally { Console.WriteLine("输出的结果为:"); Console.Write("i={0}",i); } Console.Read();



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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