Design_Pattern-Prototype

本文介绍了一种设计模式——原型模式,并通过一个颜色对象复制的例子展示了如何使用该模式来减少复杂对象创建过程中的开销。文章解释了原型模式的原理及其实现方式,包括浅拷贝与深拷贝的区别。
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Collections;
using System.IO;
using System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary;

namespace Design_Patterns
{

    //在软件系统中,经常面临着“某些结构复杂的对象”的创建工作;由于需求的变化,这些对象经常面临着剧烈的变化,但是它们却拥有比较稳定一致的接口。
    //大量单据生成是可以使用 拷贝 (关于批量生成对象时可以使用原型模式)
    //Prototype模式同样用于隔离类对象的使用者和具体类型(易变类)之间的耦合关系,它同样要求 这些“易变类”拥有“稳定的接口”。
    //Prototype模式对于“如何创建易变类的实体对象”采用“原型克隆”的方法来做,它使得我们可以非 常灵活地动态创建“拥有某些稳定接口”的新对象——所需工作仅仅是注册一个新类的对象(即 原型),然后在任何需要的地方不断地Clone。
    //Prototype模式中的Clone方法可以利用.NET中的 Object类的MemberwiseClone()方法或者序列化来实现深拷贝。

    //对象 剧烈变化 接口不变
    abstract class ColorPrototype
    {
        public abstract ColorPrototype Clone();
    }

    class Color : ColorPrototype
    {
        int Red;
        int Green;
        int Blue;

        public Color(int red, int green, int blue)
        {
            this.Red = red;
            this.Green = green;
            this.Blue = blue;
        }

        public override ColorPrototype Clone()
        {
            Console.WriteLine("Cloning color RGB:{0,3},{1,3},{2,3}", Red, Green, Blue);
            return this.MemberwiseClone() as ColorPrototype;//浅表副本
        }
    }

    class ColorManager
    {
        Hashtable colors = new Hashtable();

        public ColorPrototype this[string name]
        {
            get
            {
                return colors[name] as ColorPrototype;
            }
            set
            {
                colors.Add(name, value);
            }
        }
    }
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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