48、Eiffel的特征适配

Eiffel的特征适配

1 引言

Eiffel是一种面向对象的编程语言,以其严谨的设计原则和强大的继承机制著称。特征适配是继承机制的一个重要组成部分,它允许开发者在继承自父类的特征基础上进行调整,以适应新类的具体需求。这一机制不仅提高了代码的重用性和灵活性,还确保了继承下来的特征能够保持原有的正确性和可靠性。本文将详细介绍Eiffel中特征适配的概念、语法、语义规则以及最佳实践。

2 特征适配的基本概念

2.1 继承与特征适配

继承是面向对象编程中的一个重要概念,它允许一个类(子类)继承另一个类(父类)的特征和行为。然而,有时候父类的特征并不能完全满足子类的需求,这时就需要对继承的特征进行调整,这就是特征适配的作用。特征适配不仅仅是简单地覆盖父类的特征,而是通过重新定义、调整前置条件或后置条件、修改可见性等方式,使特征更适合子类的需求。

2.2 重新定义与影响

特征适配主要通过两种方式进行:重新定义(redefinition)和影响(effecting)。重新定义是指在子类中提供一个新的实现,完全替代父类中的原有实现。影响则是指为一个推迟的特征提供具体实现。这两种方式都可以实现特征适配,但适用场景有所不同。

重新定义

重新定义是最常见的特征适配方式。它允许子类提供一个新的实现,完全替代父类中的原有实现。重新定义时,子类必须遵循父类的契约,确保新实现不会破坏原有功能。重新定义的语法如下:

class CHILD_CLASS inherit PARENT_CLASS redefine fe
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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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