7.2 可变参数

本文介绍了Java中的可变参数概念及其实现方式。可变参数允许方法接收不定数量的参数,并将其视为数组处理。通过示例代码展示了如何定义和使用可变参数来实现加法运算。

p { margin-bottom: 0.21cm; }

可变参数就是定义一个参数的类型 可以传入无无限个参数 里面他把这些参数定义为一个数组

可变参数的表示方法 三个.

传进来的参数jdk 把它封装为一个数组

 

package cn.itcast.day1;

 

public class VarableParamet {

public static void main(String[] args) {

System. out .println( add (4,5,2,2));

}

private static int add ( int a , int ... args){

int sum = a;

for ( int i = 0; i < args. length ; i++) {

sum += args[i];

}

return sum;

}

}

 

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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