设计模式学习笔记之装饰者模式

本文深入探讨装饰者模式,一种用于在不修改原有类的基础上动态扩展功能的技术。通过实例展示如何使用装饰者模式,使得在设计中灵活添加、移除对象功能成为可能,同时减少类的数量,提高代码的复用性和灵活性。

装饰者模式

1.装饰者和被装饰者都继承自同一个父类
2.装饰者对象内部保持着一个被装饰者对象,故构造装饰者对象时传入一个被装饰者对象,这样一层一层嵌套成最终对象。在调用方法时,又会从最终对象开始向内部一层层调用。
3.好处在于,如果使用继承,装饰者和被装饰者需要进行排列组合以构造成所有的可能性,这样会导致子类过多,使用装饰者模式,只需要定义较少的子类,而且可以更加灵活的添加,如某个类被装饰者多次被同一装饰者装饰。

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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