消费者与生产者模式

本文介绍了一个简单的同步仓库管理机制实现,该机制使用了生产者-消费者模型,并通过Java代码进行了具体说明。该同步仓库包括两个主要操作:push用于将产品加入仓库,而pop则用于从仓库中取出产品。为确保线程安全,这些操作被设置为同步方法。

public class Product {

    private int productId = 0;

    public Product(int productId) {
        this.productId = productId;
    }

    public int getProductId() {
        return productId;
    }

    public String toString() {
        return Integer.toString(productId);
    }
}


public class StoreHouse {

    int base = 0;

    int top = 0;

    Product[] products = new Product[10];

    public synchronized void push(Product product) {
        while (top == products.length) {
            notify();
            try {
                System.out.println("仓库已满,正等待消费...");
                wait();
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }
        products[top] = product;
        top++;
    }

    public synchronized Product pop() {
        Product pro = null;
        while (top == base) {
            notify();
            try {
                System.out.println("仓库已空,正等待生产...");
                wait();
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }
        top--;
        pro = products[top];
        return pro;
    }
}

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,注重理论分析仿真验证相结合。
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