92、Python面向对象编程:概念、实践与优势

Python面向对象编程:概念、实践与优势

1. 面向对象编程基础

1.1 类树与 self 参数

在Python的面向对象编程(OOP)中, self 参数是一个关键概念。它自动引用正在处理的实例,也就是方法调用的主体。由于类树中的所有对象都是命名空间对象,我们可以通过合适的名称来获取或设置它们的属性。例如,只要 C1 I1 在代码的作用域内, C1.setname I1.setname 都是有效的。

1.2 运算符重载

当前代码中, C1 类在调用 setname 方法之前不会为实例附加 name 属性。若在调用 I1.setname 之前引用 I1.name ,会产生未定义名称的错误。为确保实例中始终设置 name 属性,通常会在构造时填充该属性,示例代码如下:

class C2: ...                    # 定义超类对象
class C3: ...
class C1(C2, C3):
    def __init__(self, who):     # 构造时设置名称
        self.name = who          # self可以是I1或I2
I1 = C1('
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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