设计模式(1):composite(组合)

本文介绍了一种利用Composite Command设计模式解决传感器类扩展问题的方法。通过派生子类并组合多个Command实例,实现了一对多关系的一对一转换,使得在不改动原有代码的基础上能够灵活扩展功能。
应用场景:
一个使用command类的sensor类。
现在程序要做扩展,一个sensor类要调用0-*个command类。
不修改代码,做扩展。
具体的方法:
command类派生一个子类。
compositeCommand包含0-*个command,
问题解决。。。。。
注意事项:
1.它能把“一对多”变成“一对一”
2.command必须是类型相似,平等对待的对象。没有层次的划分。
3.图的右半部分是精华。




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【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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