第14课 - 进阶面向对象(下)

本文介绍了面向对象编程中的两种基本类间关系——继承与组合,详细解释了它们的概念与作用,并通过示例代码展示了如何使用这些概念来定义和组织类。

第14课 - 进阶面向对象(下)

1. 类之间的基本关系

  (1)继承

     ① 从已存在类细分出来的类和原类之间具有继承关系(is-a)

     ② 继承的类(子类)拥有原类(父类)的所有属性和行为 

      

  (2)组合

     ① 一些类的存在必须依赖于其它的类,这种关系叫组合

     ② 组合的类在某一个局部上由其它的类组成

              

2. 类的表示法

 

 1 #include <stdio.h>
 2 
 3 struct Biology
 4 {
 5     bool living;//生命
 6 };
 7 
 8 struct Animal : Biology
 9 {
10     bool movable;//可移动
11     void findFood(){};//找食物
12 };
13 
14 struct Plant : Biology
15 {
16     bool growable;//可长大
17 };
18 
19 struct Beast : Animal
20 {
21     void sleep(){};//睡觉
22 };
23 
24 struct Human : Animal
25 {
26     void sleep(){};//睡觉
27     void work(){}; //劳动
28 };
29 
30 int main()
31 {
32     return 0;
33 }
类的表示方法

3. 小结

  (1)类之间可以存在继承关系或组合关系

  (2)继承关系中子类拥有父类的一切属性和行为

  (3)组合关系是类之间整体和部分的关系

  (4)类及类之间的关系可以有不同的表示法

  (5)编译器对类的表示法有具体的要求

 

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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