15.10 通配符

  • fruit的动态类型是Apple[],不是Fruit[]也不是Orange[];
  • fruit虽然只能放Apple或Apple的子类型,但编译期可以放Fruit和Fruit的子类型;
  • 这里不是向上转型,而是将一个数组赋值给另一个数组;
package chapter15._10;

class Fruit{}
class Apple extends Fruit{}
class Jonathan extends Apple{}
class Orange extends Fruit{}

public class CovariantArrays {

    public static void main(String[] args) {
        Fruit[] fruit = new Apple[10];
        fruit[0] = new Apple();
        fruit[1] = new Jonathan();

        // Runtime is Apple[], not Fruit[] or Orange[]
        try {
            fruit[0] = new Fruit();
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e);
        }

        try {
            fruit[0] = new Orange();
        } catch (Exception e) {
            System.out.println(e);
        }
    }

}
  • 不能把一个涉及Apple的泛型赋给一个涉及Fruit的泛型;
  • 这不是向上转型,Apple的List不是Fruit的List;
package chapter15._10;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class NonCovariantGenerics {

//    List<Fruit> flist = new ArrayList<Apple>();

}
  • 这么干,fList中将不能添加任何对象;
  • List中add(E e)的参数是有泛型的,当集合声明成List<? extends Fruit> fList时,add(E e)将变成add(? extends Fruit e),List中参数有通配符的方法是不能被调用的,因此add()无法被调用;
package chapter15._10;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class GenericsAndCovariance {

    public static void main(String[] args) {
        List<? extends Fruit> fList = new ArrayList<Apple>();
//        fList.add(new Apple());
//        fList.add(new Fruit());
//        fList.add(new Object());
        fList.add(null);
        Fruit f = fList.get(0);
    }

}
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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