GenericsUtil

解析参数化类方法实现
本文详细阐述了一个用于解析参数化类的方法实现过程,包括如何处理泛型类和子类,以及通过遍历祖先类型列表获取实际类型参数,最终返回实际类数组。

@SuppressWarnings("unchecked")

    public static <T>  Class[] resolveParameterizedClass(

            Class<T> genericClass, Class<? extends T> descendantClass)

            throws IllegalArgumentException, IllegalStateException {

        if (genericClass == null) {

            throw new IllegalArgumentException(

                    "Argument 'genericsClass' ("

                    + Class.class.getName() + ") is null");

        }

        if (descendantClass == null) {

            throw new IllegalArgumentException(

                    "Argument 'descendantClass'("

                    + Class.class.getName() + ") is null");

        }

 

        List<ParameterizedType> ancestorTypeList =

                getAncestorTypeList(genericClass, descendantClass);

 

        ParameterizedType parameterizedType =

            ancestorTypeList.get(ancestorTypeList.size() - 1);

        Type[] actualTypes = parameterizedType.getActualTypeArguments();

 

        Class[] actualClasses = new Class[actualTypes.length];

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

            actualClasses[i] =

                resolveTypeVariable(actualTypes[i], ancestorTypeList);

        }

        return actualClasses;

    }

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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