C++讲义 第10章 模板

本文详细介绍了C++程序设计中的模板概念,包括类型参数化、模板函数及类模板的应用。通过实例展示了如何使用模板进行通用编程,提高了代码的复用性和灵活性。

《C++程序设计》教学讲义10章


第10章 模板

§10.1 模板的概念
实现类型参数化
§10.2 模板函数
例子:
#include <iostream>
using namespace std;

template <typename T>

T Add(T x, T y)
{
return (x+y);
}

int main()
{
int x = 5;
int y = 6;
int z;
z = Add(x, y);
cout<<"z = "<<z<<endl;
return 0;
}

§10.3 类模板
#include <iostream>
using namespace std;

template <typename T>

class A
{
public:
T Add(T a, T b);
};

template <typename T>
T A<T>::Add(T a, T b)
{
return (a+b);
}

int main()
{
A<int> a;
cout<<"a = "<<a.Add(5,6)<<endl;
return 0;
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值