Java基础知识_内部类

1、内部类既可以访问自身数据域,也可以访问它的外围类对象的数据域

  • 若有重名,优先调用内部类中定义的同名变量。
  • 在其他类中,通过 外部类.内部类的形式进行访问
People.Compare compare = new Compare(); 

2、内部类中所有静态域都必须是 final。
3、局部类不能用public或private访问符进行声明。与其他内部类相比,局部类还有一个优点。它们不仅能够访问包含它们的外部类,还可以访问局部变量。不过这些局部变量必须为事实上的final。
3、由于构造器的名字必须与类名相同,而匿名类没有类名,所以匿名类没有构造器。取而代之的是,将构造器传递给超类构造器。

4、静态内部类和非静态内部类之间区别:

  1. 内部静态类不需要有指向外部类的引用。但非静态内部类需要。
  2. 静态类只能访问外部类的静态成员,非静态内部类能够访问外部类的静态和非静态成员。
  3. 非静态内部类不能脱离外部类实体被创建,非静态内部类可以访问外部类的数据和方法,因为他就在外部类里面。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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