异常

本文深入探讨Java异常体系,包括Throwable、Error、Exception及RuntimeException的区别与联系,详解throw与throws关键字的使用,以及异常处理方法如getMessage()、printStackTrace()等。同时,指导如何自定义异常类,遵循命名与继承规范。

异常体系

	Throwable 			   		  异常体系的顶层父类
	    Error     		   		  正常的程序,不应该捕获处理,严重问题
	        Exception 	 		  异常(例外),正常程序,应该试图捕获处理的,轻微问题
	            RuntimeException  运行时异常

简述异常的处理方式?

	1.Jvm默认处理异常的机制
	2.手动处理异常
		2.1对异常进行声明
		2.2对异常进行捕获解决

throw和throws关键字的使用位置和格式?

	使用位置:
		throw:当程序运行到了程序员认为不正确的情况,不需要程序运行下去,就在这个条件抛出一个异常对象
		throws:在某个方法中,有一些编译时异常,没有给出处理方案,没有捕获这个异常,也没有处理这个异常,就说明这是一个有问题的方法,那么就必须在方法的声明上,声明这个异常
	格式:
		throw:
			throw new xxxException();
		throws:
			修饰符 返回值类型 方法名称(参数列表) throws 异常类型1,异常类型2,...{
				可能出现异常的代码
			}
	比较:
		1.throw是对异常对象的抛出,throws是对异常类型的说明
		2.throw是对异常对象的抛出,一旦使用关键字,就一定会有一个异常对象出现;
			throws是对可能出现的异常类型的声明,即使声明了异常类型,也可以不出现任何异常
		3.throw后面只能跟一个异常对象,throws可以跟很多个异常类型

Throwable类中定义了三个异常处理的方法

	1、构造方法:用于将异常情况封装成对象
	 	Throwable()
	 	 	创建一个没有描述的异常对象
	 	Throwable(String message)
	 	 	创建一个带有消息描述的异常对象
	 	Throwable(Throwable cause)
	 	 	创建一个带有原因异常对象的异常对象
	2、成员方法:所有的异常都可以调用以下方法
	 	getMessage()
	 	 	获取异常对象中的详细消息字符串
	 	toString()
	 	 	获取异常对象中的简短描述
	 	getCause()
	 	 	获取异常对象中的原因异常对象
	 	printStackTrace()
	 	 	打印当前异常对象的调用栈轨迹
	 	 	栈轨迹:调用的轨迹,可以很清晰的表示出异常出现和抛出的路径,有了这个信息,		可以查找出具体出现问题的地方
		String getMessage() 返回值此 throwable 的简短描述
		String toString() 返回此 throwable 的详细消息字符串
		void printStackTrace() JVM打印异常对象,默认此方法,打印的异常信息最全面
		System.out.println(e.getMessage());
		System.out.println(e.toString());
		e.printStackTrace();

注意:

1.运行时异常被抛出可以不处理。即不捕获也不声明拋出
2.如果finally有return语句,永远返回finally中的结果,应该避免这种情况
3.如果父类抛出了多个异常,子类重写父类方法时抛出和父类相同的异常或者是父类异常的子类或者不抛出异常
4.父类方法没有抛出异常,子类重写父类该方法时也不可拋出异常。此时子类产生该异常,只能捕获处理,不能
5.在 try/catch后可以自加finally代码块,其中的代码一是会被执行,通常用于资源回收

自定义异常

	格式:public class XXXException extends Exception/RuntimeException{
		添加一个空参数的构造方法
		添加一个带异常信息的构造方法(查看源码发现,所有的异常类都会有一个异常类的构造方法,方法内部会调用父类带异常的构造方法,让父类处理这个信息)
	}
1.自定义异常类一般都是以Exception结尾,说明该类是一个异常类.
2.自定义异常类,必须的继承Exception或者RuntimeException
	继承Exception:那么自定义的异常类就是一个编译期异常,如果方法内部抛出了编译期异常,就必须处理这个异常,要么throws,要么try...catch
	继承RuntimeException:那么自定义的异常类就是一个运行期异常,无需处理交给虚拟机处理(中断处理)
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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