设计模式 抽象工厂 Abstract Factory

本文对比了工厂方法模式和抽象工厂模式,并解释了两者的应用场景。工厂方法模式适用于单一产品等级结构,而抽象工厂模式则针对多个产品等级结构,能够创建一系列相关的产品。

       为创建一组相关或相互依赖的对象提供一个接口,而且无需指定它们的具体类。

       抽象工厂模式是工厂方法模式的升级版本,它用来创建一组相关或者相互依赖的对象。它与工厂方法模式的区别就在于,工厂方法模式针对的是一个产品等级结构;而抽象工厂模式则是针对的多个产品等级结构。在编程中,通常一个产品结构,表现为一个接口或者抽象类,也就是说,工厂方法模式提供的所有产品都是衍生自同一个接口或抽象类,而抽象工厂模式所提供的产品则是衍生自不同的接口或抽象类。
        在抽象工厂模式中,有一个产品族的概念:所谓的产品族,是指位于不同产品等级结构中功能相关联的产品组成的家族。抽象工厂模式所提供的一系列产品就组成一个产品族;而工厂方法提供的一系列产品称为一个等级结构。我们依然拿生产汽车的例子来说明它们之间的区别。

工厂方法模式:
一个抽象产品类,可以派生出多个具体产品类。  
一个抽象工厂类,可以派生出多个具体工厂类。 
每个具体工厂类只能创建一个具体产品类的实例
抽象工厂模式:
多个抽象产品类,每个抽象产品类可以派生出多个具体产品类。 
一个抽象工厂类,可以派生出多个具体工厂类。 
每个具体工厂类可以创建多个具体产品类的实例。

角色组成

(1)抽象产品参与者
(2)抽象工厂参与者
(3)客户参与者
(4)具体产品参与者
(5)具体工厂参与者

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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