int.Parse(),int.TryParse(),Convert.ToInt32(), (int)转换为数字类型方法简介

本文介绍了C#中几种不同的数字转换方法,包括(int)类型转换、int.Parse()、int.TryParse()及Convert.ToInt32()等,并详细解释了它们之间的区别与应用场景。

int.Parse(),int.TryParse(),Convert.ToInt32(), (int)转换为数字类型方法简介

int i = -1;  int.TryParse(null, out i);

执行完毕后,i等于0,而不是等于 -1,切记。

1 (int)是一种类型转换;当我们觟nt类型到long,float,double,decimal类型,可以使用隐式转换,但是当我们从long类型到int类型就需要使用显式转换,否则会产生编译错误。

2 int.Parse()是一种类容转换;表示将数字内容的字符串转为int类型。  如果字符串为空,则抛出ArgumentNullException异常;  如果字符串内容不是数字,则抛出FormatException异常;  如果字符串内容所表示数字超出int类型可表示的范围,则抛出OverflowException异常;

int.TryParse与 int.Parse 又较为类似,但它不会产生异常,转换成功返回 true,转换失败返回 false。  最后一个参数为输出值,如果转换失败,输出值为 0

4 Convert.ToInt32()是一种类容转换;但它不限于将字符串转为int类型,还可以是其它类型的参数;比较: 

 Convert.ToInt32 参数为 null 时,返回 0; int.Parse 参数为 null 时,抛出异常。   Convert.ToInt32 参数为 "" 时,抛出异常; int.Parse 参数为 "" 时,抛出异常。  Convert.ToInt32 可以转换的类型较多; int.Parse 只能转换数字类型的字符串

转载于:https://www.cnblogs.com/vmyspace/archive/2012/03/19/2405675.html

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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