5.19 设计一个虚基类

本文通过一个C++程序实例介绍了多重继承与虚拟基类的使用方式。该示例定义了`base`类作为基础,`leader`和`engineer`类作为派生类,并进一步创建了一个同时继承自`leader`和`engineer`的`chairman`类。通过这种方式展示了如何在C++中避免钻石问题并实现成员变量和方法的正确调用。



#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
class base{
private:
	string name;
	int old;
public:
	base(string name1,int old1)
	{
		name=name1;
		old=old1;
	}
	void print()
	{
		cout<<"姓名为:"<<name<<endl;
		cout<<"年龄为:"<<old<<endl;
	}
};
class leader:virtual public base{
public:
	string position;
	string department;
public:
	leader(string name1,int old1,string position1,string department1):base(name1,old1)
	{
		position=position1;
		department=department1;
	/*}
	void print()
	{*/
		base::print();
		cout<<"职务为:"<<position<<endl;
		cout<<"部门为:"<<department<<endl;
	}
};
class engineer:virtual public base{
private:
	string job_name;
	string major;
public:
	engineer(string name1,int old1,string job_name1,string major1):base(name1,old1)
	{
		job_name=job_name1;
		major=major1;
	/*}
	void print()
	{
		base::print();*/
		cout<<"职称为:"<<job_name<<endl;
		cout<<"专业为:"<<major<<endl;
	}
};
class chairman:public leader,public engineer{
public:
	chairman(string name1,int old1,string position1,string department1,string job_name1,string major1):base(name1,old1),leader(name1,old1,position1,department1),engineer(name1,old1,job_name1,major1)
	{ 
		
		//print();
	}
	/*void print()
	{
		base::print();
		leader::print();
		engineer::print();
	}*/
};
int main()
{
	cout<<"chairman的信息为:"<<endl;
	chairman C("zhang",25,"director","engineer department","director chairman","engineer science");
	return 0;
}



基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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