JAVA设计模式十五:--Interpreter(解释器模式)

本文介绍了解释器模式的概念及其在正则表达式等场景的应用。通过一个简单的加减运算示例,展示了如何定义文法及解释器的具体实现。
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Interpreter模式,即解释器模式。

  解释器模式属于行为模式,Gof是这样定义的:给定一个语言,定义它的文法的一种表示,并定义一个解释器,这个解释器使用该表示来解
    释语言中的句子。
  解释器模式需要解决的是,如果一种特定类型的问题发生的频率足够高,那么可能就值得将该问题的各个实例表述为一个简单语言中的句子]
。这样就可以构建一个解释器,该解释器通过解释这些句子来解决该问题。

  实例应用:正则表达式


举例说明:

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  1. package design.interpreter;  
  2.   
  3. /** 
  4.  * 文件名称:Context.java 
  5.  * 创建人:Fei Wong 
  6.  * 创建时间: Jun 25, 2012 
  7.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com 
  8.  *  解释器上下文环境类。用来存储解释器的上下文环境,比如需要解释的文法等 
  9.  * */  
  10.   
  11. public class Context {  
  12.     private String in ;  
  13.       
  14.     private int out ;  
  15.       
  16.     public Context(String in) {  
  17.         this.in = in ;   
  18.     }  
  19.   
  20.     public int getOut() {  
  21.         return out;  
  22.     }  
  23.   
  24.     public void setOut(int out) {  
  25.         this.in = String.valueOf( out ) ;    
  26.         this.out = out;  
  27.     }  
  28.   
  29.     public String getIn() {  
  30.         return in;  
  31.     }  
  32.       
  33.       
  34. }  
  35.   
  36.   
  37.   
  38.   
  39. package design.interpreter;  
  40.   
  41. /** 
  42.  * 文件名称:AbstractExpression.java 
  43.  * 创建人:Fei Wong 
  44.  * 创建时间: Jun 25, 2012 
  45.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com 
  46.  *  解释器抽象类。 
  47.  * */  
  48.   
  49. public abstract class AbstractExpression {  
  50.     public abstract void interpret(Context context);   
  51. }  
  52.   
  53.   
  54.   
  55.   
  56. package design.interpreter;  
  57.   
  58. /** 
  59.  * 文件名称:MinusExpression.java 创建人:Fei Wong 创建时间: Jun 25, 2012 
  60.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com 
  61.  *   解释器具体实现类。 
  62.  */  
  63.   
  64. public class MinusExpression extends AbstractExpression {  
  65.   
  66.     @Override  
  67.     public void interpret(Context context) {  
  68.         String in = context.getIn();  
  69.         int v = Integer.parseInt(in);  
  70.         context.setOut(--v);  
  71.     }  
  72.   
  73. }  
  74.   
  75.   
  76.   
  77.   
  78. package design.interpreter;  
  79.   
  80. /** 
  81.  * 文件名称:PlusExpression.java 
  82.  * 创建人:Fei Wong 
  83.  * 创建时间: Jun 25, 2012 
  84.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com 
  85.  *   解释器具体实现类。  
  86.  * */  
  87.   
  88. public class PlusExpression extends AbstractExpression {  
  89.       
  90.     @Override  
  91.     public void interpret(Context context) {  
  92.         String in = context.getIn() ;   
  93.         int v = Integer.parseInt( in ) ;  
  94.         context.setOut( ++v ) ;   
  95.     }  
  96.   
  97. }  
  98.   
  99.   
  100.   
  101.   
  102. package design.interpreter;  
  103.   
  104. /** 
  105.  * 文件名称:Client.java 
  106.  * 创建人:Fei Wong 
  107.  * 创建时间: Jun 25, 2012 
  108.  * 电子邮箱:feiwong8@126.com 
  109.  * */  
  110.   
  111. public class Client {  
  112.   
  113.     /** 
  114.      * @param args 
  115.      */  
  116.     public static void main(String[] args) {  
  117.         Context context = new Context( "10" ) ;  
  118.           
  119.         new MinusExpression().interpret(context) ;   
  120.         new PlusExpression().interpret(context) ;   
  121.         new MinusExpression().interpret(context) ;   
  122.         new PlusExpression().interpret(context) ;     
  123.         System.out.println( context.getOut() );   
  124.     }  
  125.   
  126. }  
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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