Java 面向对象 之 匿名内部类 实例 2

本文通过一个摩托车警报系统的实例介绍了如何使用Java中的匿名内部类。该系统包括摩托车、报警器和人的类定义,并展示了如何在摩托车被触碰时触发报警器响声。

http://www.verejava.com/?id=16992879139164

/**
	知识点: 匿名内部类

	题目: 摩托车上装有警报器,当有人碰到摩托车时, 警报器发出报警响声

	思路:
		1. 抽象出类:
			1.1 摩托车(Moto),报警器(Alarm), 人(Person)
		2. 找出类的关系:
			2.1 摩托车上装有报警器  Alarm -> Moto(1对1)
			2.2 警报器有不同品牌的分类 Alarm
		3. 找出类属性:
			3.1 Moto(品牌,报警器的引用)
			3.2 Alarm(品牌)
			3.3 Person(姓名)
		4. 找出类方法:
			4.1 摩托车上装有报警器 Moto{load(Alarm alarm)}
			4.2 摩托车被人碰到 Moto{touched(Person p)}
			4.3 警报器发出响声 Alarm{beep()}

*/

public class TestMoto3
{
	public static void main(String[] args)
	{
		//准备生产一台南方摩托车
		Moto moto=new Moto("南方");

		moto.load(new Alarm()
		{
			public void beep(Person p)
			{
				System.out.println(p.getName()+" 碰到了警报器 ");
			}
		});

		//这个时候李明过来了
		Person p=new Person("李明");
		//李明不小心碰到了摩托车, 摩托车发出了报警声
		moto.touched(p);
	}
}
abstract class Alarm
{
	/**
		报警器能发出报警声
	*/
	public abstract void beep(Person p);
}

class Moto
{
	private String brand;//品牌
	private Alarm alarm;//报警器引用

	public Moto(String brand)
	{
		this.brand=brand;
	}

	/**
		装载警报器
	*/
	public void load(Alarm alarm)
	{
		this.alarm=alarm;
	}
	
	/**
		摩托车被人碰到
	*/
	public void touched(Person p)
	{
		alarm.beep(p);
	}
}
class Person
{
	private String name;//姓名
	
	public Person(String name)
	{
		this.name=name;
	}
	public String getName()
	{
		return this.name;
	}

	
}	

http://www.verejava.com/?id=16992879139164

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与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与动态响应能力。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与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 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与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,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算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与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与工程应用技巧。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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