2、抽象工厂模式(Abstract Factory)

本文介绍抽象工厂模式的应用,通过创建多个工厂类来避免对现有代码的修改,提高系统的可扩展性。文中通过发送邮件和短信的例子展示了如何实现该模式。

抽象工厂模式

工厂方法模式有一个问题就是,类的创建依赖工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。
所以,从设计角度考虑,有一定的问题,如何解决?就用到抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。因为抽象工厂不太好理解,我们先看看图,然后就和代码,就比较容易理解。

抽象工厂模式

请看例子:

public interface Sender {  
    public void Send();  
}  

两个实现类:

public class MailSender implements Sender {  
    @Override  
    public void Send() {  
        System.out.println("this is mailsender!");  
    }  
}  
public class SmsSender implements Sender {  
    @Override  
    public void Send() {  
        System.out.println("this is sms sender!");  
    }  
}  

两个工厂类:

public class SendMailFactory implements Provider {   
    @Override  
    public Sender produce(){  
        return new MailSender();  
    }  
}  
public class SendSmsFactory implements Provider{  
    @Override  
    public Sender produce() {  
        return new SmsSender();  
    }  
} 

再提供一个接口:

public interface Provider {  
    public Sender produce();  
}  

测试类:

public class Test {  
    public static void main(String[] args) {  
        Provider provider = new SendMailFactory();  
        Sender sender = provider.produce();  
        sender.Send();  
    }  
}  

其实这个模式的好处就是,如果你现在想增加一个功能:发及时信息,则只需做一个实现类,实现Sender接口,同时做一个工厂类,实现Provider接口,就OK了,无需去改动现成的代码。这样做,拓展性较好!

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值