42、C++自定义数据类型深入解析

C++自定义数据类型深入解析

1. 复制构造函数的实现

复制构造函数必须接受一个相同类类型的参数,并以适当的方式创建一个副本。但直接编写可能会导致问题,例如:

Box::Box(Box box) : length {box.length}, width {box.width}, height {box.height} // Wrong!!
{}

当调用此构造函数时,参数是按值传递的。由于参数是 Box 对象,编译器会调用 Box 类的复制构造函数来创建参数的副本。这个过程会不断递归调用复制构造函数,导致无限递归,编译器将不允许此代码编译。

为避免此问题,复制构造函数的参数必须是引用。通常,复制构造函数应使用 const 引用参数,示例如下:

Box::Box(const Box& box) : length {box.length}, width {box.width}, height {box.height}
{}

这样,参数不再按值传递,避免了复制构造函数的递归调用。参数使用 const 是因为复制构造函数仅用于创建副本,不应修改原始对象。 const 引用参数允许复制 const 和非 const 对象。

复制构造函数的通用形式如下:

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。
基于粒子群算法优化Kmeans聚的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚的初始聚中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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