弱类型语言设计模式深造--责任链模式

本文深入探讨了责任链模式,一种行为设计模式,旨在通过创建请求接收者对象链来解耦发送者与接收者。该模式确保请求在链上传递直至被处理,实现对象间的职责分离。

责任链模式(Chain of Responsibility Pattern) 为请求创建了一个接收者对象的链。
这种模式给予请求的类型,对请求的发送者和接收者进行解耦。这种类型的设计模式属于行为型模式
在这种模式中,通常每个接收者都包含对另一个接收者的引用。如果一个对象不能处理该请求,那么它会把相同 的请求传给下一个接收者,依此类推。

意图:避免请求发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有可能接收请求,将这些对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到有对象处理它为止。
主要解决:职责链上的处理者负责处理请求,客户只需要将请求发送到职责链上即可,无须关心请求的处理细节和请求的传递,所以职责链将请求的发送者和请求的处理者解耦了。
关键代码:在最低级判断是否合适,如果没达到条件则向更高级传递.

<?php
interface prec
{
    function process($level);
}

class Board implements prec
{
    protected $power = 1;
    protected $top = 'Admin';
    
    function process($level)
    {
        if($level <= $this->power) {
            echo "1版主删帖";
        } else {
            $top = new $this->top;
            $top->process($level);
        }
    }
}
class Admin implements prec
{   protected $power = 2;
    protected $top = 'Police';

    function process($level)
    {
        if($level <= $this->power) {
            echo "2管理员封号";
        } else {
            $top = new $this->top;
            $top->process($level);
        }
    }
}
class Police implements prec
{
    protected $power;
    protected $top = null;

    function process($level)
    {
        echo "3抓起来";
    }
}

$level = rand(1,3);
$judge = new Board();
$judge->process($level);
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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