抽象类和接口的区别

抽象类和接口的区别

1、修饰不同

      a.抽象类通过abstract进行修饰,属于半个类,不能进行实例化。

      b.接口通过Interface进行定义。

2、定义方法、变量

      a.抽象类可以在方法体中写入一定的代码,可以有自己的一定逻辑,就是可以有抽象方法,也可以有一般方法;变量也是一样。

      b.接口只能定义方法的名称,不能有方法体,{}这个也不能有;方法必须用public abstract修饰,变量必须用public static final修饰。

3、普通类可以继承一个抽象类,但可以继承多个接口

      原因:抽象类中有普通方法,如果继承类多个抽象类,出现抽象类中普通方法里的逻辑相同,这样会造成程序的逻辑混乱,所以只能继承一个抽象类;而接口中的全都是抽象方法,只有一个方法名字,如果继承类多个接口,接口中有相同的方法,也不会因为出现逻辑问题而导致程序运行失败。

4、设计层面

      a.抽象类是对事物对抽象

      b.接口是对行为对抽象

      例子:一个程序员继承类“人”这个抽象类,同时实现类“编程”这个接口

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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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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