18、创建业务对象:组合与继承的权衡及属性实现

创建业务对象:组合与继承的权衡及属性实现

在软件开发过程中,设计业务对象时常常会面临继承和组合两种方式的选择。下面我们将探讨这两种方式的优缺点,并详细介绍如何实现 BaseArtisan 类的属性。

继承与组合的比较

在定义类关系时,我们可以让 BaseArtisan 继承自 Address ,但使用聚合(或组合)的方式相较于单纯依赖继承有明显的优势。

组合的优势
  • 结构易理解 Artisan 实例会有一个地址属性,该属性是另一个对象,且该对象有自己的相关属性。对于 Artisan 来说,可能只有一个重要地址,这种结构优势不太明显,但对于 Customer Order 等对象,可能会有多个关联地址(如账单地址和送货地址),组合结构能更好地处理这种情况。
  • 降低复杂性 :随着系统的对象库变得更大、更复杂,单纯基于继承的设计方法会不可避免地导致庞大的类树,很多类可能只是为了被继承而提供功能。而基于组合的设计将功能封装在单个类中,其实例成为属性本身,能显著降低复杂性。
组合的潜在缺点
  • 嵌套过深 :可能会出现对象嵌套过深的情况,导致数据结构链过长。例如,在 hms_sys 系统中,如果一个订单有一个客户,
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,注重理论分析仿真验证相结合。
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