Design Pattern 13-Decorator

博客介绍了Decorator模式,该模式可动态给对象添加额外职责,相比继承实现功能拓展更灵活。继承会生成很多子类,增加系统复杂性且功能是静态的。文中给出了使用Decorator模式的代码示例,展示如何在插入操作前添加其他方法。

/*
 * 动态给一个对象添加一些额外的职责,就象在墙上刷油漆.使用Decorator模式相比用生成子类方式达到功能的扩充显得更为灵活.

为什么使用Decorator?
我们通常可以使用继承来实现功能的拓展,如果这些需要拓展的功能的种类很繁多,那么势必生成很多子类,增加系统的复杂性,同时,
使用继承实现功能拓展,我们必须可预见这些拓展功能,这些功能是编译时就确定了,是静态的.

 */
using System;
using System.Collections ;

namespace Pattern
{
 /// <summary>
 /// Summary description for Class1.
 /// </summary>
 
 public interface Work
 {
  void insert();

 }
 public class SquarePeg : Work
 {
  public void insert()
  {
      System.Console .WriteLine ("方形桩插入");
  }
 }

 

 public class Decorator : Work
 {

  private Work work;
  //额外增加的功能被打包在这个List中
  private ArrayList others = new ArrayList();

  //在构造器中使用组合new方式,引入Work对象;
  public Decorator(Work work)
  {
    this.work=work;
  
    others.Add ("挖坑");

    others.Add ("钉木板");
  }

  public void insert()
  {

    newMethod();
  }

  
  //在新方法中,我们在insert之前增加其他方法,这里次序先后是用户灵活指定的   
  public void newMethod()
  {
    otherMethod();
    work.insert();

  }


  public void otherMethod()
  {
    IEnumerator listIterator = others.GetEnumerator();
    while (listIterator.MoveNext ())
    {
      System.Console .WriteLine(((String)(listIterator.Current )) + " 正在进行");
    }

  }


 }

 

}
//装饰模式
   
//   Work squarePeg = new SquarePeg();
//   Work decorator = new Decorator(squarePeg);
//   decorator.insert();

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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