新手问题:NetBeans出现java.lang.instantiationexception异常

zlhzjg 2008-12-09 06:52:31
源代码是:
import javax.microedition.midlet.*;
import javax.microedition.lcdui.*;
import javax.microedition.lcdui.Form;
import javax.microedition.lcdui.TextBox;
import javax.microedition.lcdui.Command;
import javax.microedition.lcdui.Display;
public abstract class Midlet extends MIDlet implements CommandListener {
private Form fm;
private TextBox tb;
private Command ok_cmd;
private Command cancel_cmd;

public Midlet()
{
fm=new Form("form1");
tb=new TextBox("textbox",null,20,TextField.ANY);
ok_cmd=new Command("OK",Command.OK,0);
cancel_cmd=new Command("Cancel",Command.CANCEL,0);
}
public void startApp() {
Display.getDisplay(this).setCurrent(fm);
fm.append("Hello\n");
fm.append("This is a form");
fm.addCommand(ok_cmd);
fm.addCommand(cancel_cmd);
fm.setCommandListener(this);
}

public void pauseApp() {
}

public void destroyApp(boolean unconditional) {
}
public void commandaction(Command command ,Displayable disp){
if(command==ok_cmd)
{
Display.getDisplay(this).setCurrent(tb);
}
}
}
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kf156 2008-12-09
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public abstract class Midlet extends MIDlet implements CommandListener {

把abstract去了


public void commandaction
应为,注意大小写
public void commandAction
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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