第1章 对象导论

本文深入探讨了Smalltalk的五大面向对象编程特征,包括万物皆为对象、对象接口、提供服务、隐藏实现等核心概念,以及如何在软件设计中实现高内聚和单一职责原则。

1.1 抽象过程

Smalltalk的五个基本特征,这些特征表现了一种纯粹的面向对象程序设计方式:

1)万物皆为对象。

2)程序是对象的集合,它们通过发送消息来告知彼此所要做的。

3)每个对象都有自己的由其他对象所构成的存储。

4)每个对象都拥有其类型。

5)某一特定类型的所有对象都可以接收同样的消息。

对象具有状态、行为和标识。这意味着每一个对象都可以拥有内部数据和方法,并且每一个对象都可以唯一地与其他对象区分开来,具体来说,就是每一个对象在内存中都有一个唯一的地址。

1.2 每个对象都有一个接口

类描述了具有相同特征(数据元素)和行为(功能)的对象集合,所以一个类实际上就是一个数据类型。

每个对象都只能满足某些请求,这些请求由对象的接口(interface)所定义,决定接口的便是类型。

1.3 每个对象都提供服务

高内聚是软件设计的基本质量要求之一:这意味着一个软件构件的各个方面“组合”得很好。

在良好的面向对象设计中,每个对象都可以很好地完成一项任务,但是它并不试图做更多的事。

1.4 被隐藏的具体实现

访问控制的第一个存在原因就是让客户端程序员无法触及他们不应该

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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