接口

接口:

  1. 在java中,每个类只能一个父类,但一个接口可以使用extends关键字同时继承多个接口(多态化);
  2. (interface)相当于抽象类里的特殊类,一个类通过继承接口的方法,从而来继承接口的抽象方法;
  3. 接口类中只含有抽象方法和全局常量(默认方法为特例),且没有构造方法;
  4. 由于接口为抽象方法,所以接口对象同样不能实例化
  5. 接口的子类(若不是抽象类),则必须重写接口中全部的抽象方法
  6. 接口对象可以利用子类对象的向上转型进行实例化。

//接口一

package experiment5;

public interface InterfaceOne//接口只有抽象方法和全局常量,  且接口没有构造方法,接口一;
{
    default void getName()//但默认方法为特例
    {
        System.out.println("张三");
    }
    abstract int getAge();//接口一的抽象方法;
}

 

//接口二

package experiment5;

public interface InterfaceTwo 
{
    default void getName() 
    {
        System.out.println("李四");
    }
}


package experiment5;

public class InterfaceConbin implements InterfaceOne,InterfaceTwo//实现接口一和接口二
{
    int age=10;
    public InterfaceConbin (int age)//构造方法
    {
        this.age=age;
    }
    public int getAge()//普通方法;
    {
        return age;
    }
    @Override                               //重写接口的方法,子类方法修饰符为public,(子类的权限需大于或等于父类)
    public void getName() {
        System.out.println("王五");
        InterfaceOne.super.getName();
    }
}

 

package experiment5;

public class InterfaceTest
{
    public static void main(String[] args)
    {
        InterfaceConbin obj1=new InterfaceConbin(22); 
        obj1.getName();
    }

}


 

 



  
    
        
    
     
    
   
 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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