设计模式简介

本文详细介绍了装饰模式、观察者模式、工厂模式及单例模式四种常用的设计模式。装饰模式为对象动态添加职责;观察者模式定义对象间的一对多依赖关系;工厂模式封装对象创建过程;单例模式确保类只有一个实例并提供全局访问点。
1.装饰模式
顾名思义,装饰模式就是给一个对象增加一些新得功能,而且是动态的,要求装饰对象和被装饰对象实现同一个接口,且装饰对象中持有被装饰对象的一个实例.
 
2.观察者模式
简单来说,当一个对象变化时,其他依赖该对象的对象都会收到通知,并且随着变化!对象之间是一种一对多的关系.
 
3.工厂模式
客户端需要创建对象,隐藏对象的创建过程的,并且目标对象类型数量不多的情况下可以使用简单工厂模式来创建对象.比如BitmapFactory,可以根据传入的不同参数来创建一个对应的Bitmap对象.
 
4.单例模式
单例模式是指希望对象只创建一个实例,并且提供一个全局的访问点
单例模式分为懒汉式和饿汉式.两种模式的区别在于加载类的时候有没有创建类的实例.
懒汉式在加载类的时候没有创建类的实例,但是线程不安全,在多线程中使用很容易出现不同步的情况,需要使用synchrolized关键字来限制.饿汉式加载类的时候创建了类的实例供系统使用,以后不再改变,所以天生是线程安全的.

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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