设计模式20——Mediator设计模式

本文介绍了Mediator中介者设计模式的基本概念及应用实例。通过一个简单的私信聊天场景,展示了如何利用Mediator模式减少对象间直接通信,降低系统耦合度。

Mediator中介者设计模式是通过一个中介对象封装一系列关于对象交互行为

Mediator中介者设计模式中的角色如下:

(1)中介者(Mediator):抽象定义了“同事”(colleagues,稍后有定义)们通信的接口。

(2)具体中介者(Concrete Mediator):实现了“同事”间的通信接口。

(3)同事(Colleague):参与通信的实体抽象。

(4)具体同事(Concrete Colleague):实现的参与通信的实体。

Mediator中介者设计模式结构如下:

以私信聊天为例来简单演示Mediator中介者设计模式,例子代码如下:

//中介者

interface Mediator{

     public void send(String msg,Person person);

}

//具体中介者

class ConcreteMediator implements Mediator{

   //中介者所联系的交互对象

    private PersonA personA;

    private PersonA personB;

    public void setPersonA(PersonA personA){

       this.personA = psersonA;

    }

    Public void setPersonB(PersonB personB){

         this.personB = personB;

    }

    public void send(String msg,Person person){

        if(person.equals(personA)){

            personA.greeting(msg);

        }else{

           personB.greeting(msg);

        }

   }

}

//抽象同事

abstract class Person{

        //同事和中介者打交道

       protected Mediator mediator;

        public Person(Mediator mediator){

              this.mediator = mediator;

        }

}

//具体同事

class PersonA extends Person{

        public PersonA(Mediator mediator){

           super(mediator);

        }

      public void send(String msg){

          mediator.send(msg,this);

     }

    public void greeting(String msg){

         System.out.println("PersonA: " + msg);

    }

 }

class PersonB extends Person{

    public  PersonB(Mediator mediator){

        super(mediator);

    }

   public void send(String msg){

       mediator.send(msg,this);

   }

   public void greeting(String msg){

        System.out.println("PersonB: " + msg);

    }

}

public class MediatorDemo{

       public static void main(String[] args){

          //创建中介

            Mediator mediator = new ConcreteMediator();

        //创建同事,并为同事设置中介

        Person personA = new PersonA(mediator);

        Person personB = new PersonB(mediator);

        //向中介设置同事

        mediator.setPersonA(personA);

        mediator.setPersonB(personB);

       //开始聊天

        personA.send("Hi,B!");

        personB.send("Hello,A!");

    }

}

在对象之间的交互操作非常多的情况下,每个对象的行为操作都可能依赖很多其他对象,修改一个对象的行为的同时可能会影响到很多其他对象的行为,如果使用Mediator模式,可以使各个对象间的耦合松散,只需关心和Mediator的关系,使多对多的关系变成了一对多的关系,在降低系统复杂性的同时提高了可修改扩展性。

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!
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