overload(重载)与override(覆盖)

博客介绍了overload(重载)和override(覆盖)的相关要点。overload要求方法名参数类型、个数、顺序至少一个不同,不能仅返回值不同,可存在于父类和子类、同类中;override要求方法名、参数、返回值相同,子类方法权限和异常有相应限制,存在于父类和子类间。
“overload(重载)”:  
1、overload方法名时参数类型、个数、顺序至少有一个不相同;  
2、不能overload只有返回值不同的方法名;  
3、overload存在于父类和子类、同类中。  
 
“override(覆盖)”  
1、override时,方法名、参数、返回值相同;  
2、子类方法不能缩小父类方法的访问权限;  
3、子类方法不能抛出比父类方法更多的异常(但子类方法可以不抛出异常);  
4、override存在于父类和子类之间。  
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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