22、Eiffel的类与对象

Eiffel的类与对象

1. 类的概念与定义

Eiffel是一种面向对象的编程语言,其中类是构建软件系统的基本模块。类描述了一组运行时对象,这些对象具有适用于它们的特征(操作)以及这些特征的形式属性。类是编译时的概念,而对象只存在于运行时。类的定义包括了类名、特征(属性和方法)以及类之间的关系(如继承)。类的设计应该独立于它们所属的系统,这样可以促进类的重用。

Eiffel类的定义如下:

class ACCOUNT
feature
    acc_balance: INTEGER
        -- 账户余额
    owner: PERSON
        -- 账户所有者
    deposit (amount: INTEGER)
        -- 存款操作
    withdraw (amount: INTEGER)
        -- 取款操作
end

在这个例子中, ACCOUNT 类有两个属性 acc_balance owner ,以及两个方法 deposit withdraw

2. 对象的创建与实例化

在Eiffel中,创建一个对象的过程称为实例化。对象是类的直接实例。要创建一个对象,可以使用 create 指令,该指令负责创建一个新的直接实例,并将其初始化为默认值。


                
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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