JDK8新特性

1、函数式接口

1.接口中只允许存在一个抽象方法,用@FunctionInterface

2.接口中允许存在静态的实例方法

3.接口中允许重写java.lang.Object的public方法

4.一个接口继承函数式接口,本省也可能是函数式接口,只要满足1,2,3的先天条件即可

2、lambda

1.实例化函数式接口,增强程序的可读性           (接口中抽象方法的参数列表)-> {method body}

2.简化我们的匿名内部类,看下下面的demo

           a.new Tread( () –> {});  直接产生一个线程  Runnable接口的run抽象方法

           b.List的排序简化  list.sort((o1 , o2) –> o1.compareTo(o2)); Comparator接口的compare抽象方法

3.简化method body

          a.当我们的method仅仅是一个表达式的时候,可以直接省略掉{},写return后面的表达式就行

          b.使用 :: 来简化表达式。demo

                引用静态方法   (“hello”)-> System.out::println;

                引用对象的实例方法    x::toString

                引用某个类型的实例方法          String::toString

                引用构造方法    String::new

 

3、接口增强

1.可以允许static方法存在

2.允许默认方法的存在  default void doSomething(){return “OK”;}

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值