C++学习笔记——继承相关问题

本文详细介绍了C++中派生类对象的构造与析构过程,包括构造函数与析构函数的调用顺序,并解释了如何通过向下转型访问子类成员。

一、
1、声明一个派生类对象,构造函数的执行顺序是:限制性基类的构造函数(体),在执行本类的构造函数(体)
2、回收一个派生类对象,析构函数的执行顺序:先执行本类的析构函数(对本类特有成员相关堆空间进行释放),再执行基类的析构函数。

二、

将子类对象当父类对象的情况:将子类对象赋值给父类对象,父类引用指向子类对象,父类指针指向子类对象

向下转型
将父类的指针或者引用转为子类的指针或者引用。目的是为了(通过父类指针或者引用)访问子类的成员。
向下转型的前提:父类指针或者引用“指向”的对象为子类的对象。(乡下转型是危险的)。

    Circle c(1,2,3);
    Point *p = &c;
    p->dis();

    Circle *c1 = (Circle*)p;
    c1->dis();

通过“指向”子类对象的父类指针或者引用访问子类的成员:向下转型(强转,危险)。

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。
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