面向对象的原则

本文深入探讨了面向对象设计(OOD)中的六大核心原则:开闭原则、里氏替换原则、依赖倒置原则、组合/聚合复用原则、接口隔离原则和最少知识原则。文章详细解释了每项原则的含义及其在提升系统可复用性和可维护性方面的作用。

综述

        对于OO系统的设计而言,在支持可维护性的同时,提高系统的可复用性是一个至关重要的问题,如何同时提高系统的可维护性和可复用性,是OOD需要解决的核心问题之一。在OOD中,可维护性的复用是以设计原则为基础的。常用的OOD原则包括开闭原则、里氏替换原则、依赖倒置原则、组合/聚合复用原则、接口隔离原则和最少知识原则等。这些设计原则首先都是面向复用的原则,遵循这些设计原则可以有效地提高系统的复用性,同时提高系统的可维护性。

"开-闭"原则

        开闭原则是指软件实体应对扩展开发,而对修改关闭。即对修改关闭,即尽量在不修改原有代码的情况下进行扩展。此处的“实体”可以指一个软件模块,一个由多个类组成的局部结构或一个独立的类。

里氏替换原则

        里氏替换原则是由"Barbara Liskov"提出的,其基本思想是,一个软件实体如果使用的是一个基类对象,那么一定适用于其子类对象,而且觉察不出基类对象和子类对象的区别,即把基类都替换成它的子类,程序的行为没有变化。反过来则不一定成立,如果一个软件实体使用的是一个子类对象,那么它不一定适用于基类对象。

组合/聚合复用原则

        组合/聚合复用原则又称为合成复用原则,是在一个新的对象中通过组合关系或聚合关系来使用一些已有的对象,使之称为新对象的一部分,新对象通过委派调用已有对象的方法达到复用其已有功能的目的。简单的说,就是要尽量使用组合/聚合关系,少用继承。

依赖倒置原则

  依赖倒置原则是指抽象不应该依赖于细节,细节应当依赖于抽象。换言之,要针对接口编程,而不是针对实现编程。在程序代码中传递参数时或在组合(或聚合)关系中,尽量引用层次高的抽象层类,即使用接口和抽象类进行变量类型声明、参数类型声明和方法返回类型声明,以及数据类型的转换等,而不要用具体类来做这些事情。

接口隔离原则

  接口隔离原则是指使用多个专门的接口,而不使用单一的总接口。每个接口应该承担一种相对独立的角色,不多不少,不干不该干的事,该干的事都要干。这里的“接口”通常有两种不同的含义,一种是指一个类型所具有的方法特征的集合,仅仅是一种逻辑上的抽象;另外一种是指某种语言具体的接口定义,有严格的定义和接口。

抽象类

  抽象类不会有实例,一般作为父类为子类继承,一般包含这个系的共同属性和方法。注意:好的继承关系中,只有叶节点是具体类,其他节点应该都是抽象类,也就是说具体类是不被继承的。将尽可能多的共同代码放到抽象类中。

最少知识法则

  最少知识原则也称为迪米特法则(Law of Demeter),是指一个软件实体应当尽可能少地与其他实体发生相互作用。这样,当一个模块修改时,就会尽量少地影响其他的模块,扩展会相对容易。这是对软件实体之间通信的限制,它要求限制软件实体之间通信的宽度和深度。

转载于:https://www.cnblogs.com/guwei4037/p/6689312.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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