56、运用类模块与理解兼容性问题

运用类模块与理解兼容性问题

运用类模块

在编程中,使用类模块的好处之一是可以根据代码所影响的对象来组织代码。例如,在处理员工相关的代码时,可以创建一个 CEmployee 类。通常,一个类会创建多个对象,而通过另一个类来跟踪这些对象是个不错的方法。

在一个佣金计算应用程序中,我们可以创建父类和子类。下面将详细介绍如何创建这些类以及如何使用它们来完成佣金计算。

创建 CSalesRep CSalesReps

首先,有两个表格,一个列出了所有销售代表及其佣金信息,另一个是发票列表。
- 创建 CSalesRep 类模块

Private mSalesRepID As Long
Private mSalesRep As String
Private mCommissionRate As Double
Private mThreshold As Double

Public Property Let SalesRepID(ByVal lSalesRepID As Long)
    mSalesRepID = lSalesRepID
End Property
Public Property Get SalesRepID() As Long
    SalesRepID = mSalesRepID
End Property
Public Property Let SalesRep(ByVal sSalesRep As
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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