抽象工厂模式

抽象工厂模式
抽象工厂模式是将一个简单东西变为复杂的东西,但是这样的可以方便以后的扩展,实现开闭原则,需要扩展只需要增加代码,不需要需改以前的代码。
抽象工厂类:负责加工产品的工厂,下面还有具体的工厂类
抽象产品类:一个产品的总称 。下面还有具体实现产品类
具体实现类:相当于客户端的调用。
以手机为例:
抽象工厂:
相当于一个手机总产,负责接收订单
public interface IFactory {
MB create();
}

工厂的具体实现类:
三星手机:
public class UnderSanXingFactory implements IFactory{

@Override
public ShouJi create() {
    // TODO Auto-generated method stub
    return new Sanxing();
}

}

小米手机:
public class UnderXiaoMiFactory implements IFactory{

@Override
public ShouJi create() {
    // TODO Auto-generated method stub
    return new XiaoMi();
}

}
每个工厂负责生产具体的手机,以后扩展只需要实现抽象工厂类,即可!

抽象具体类:

相当于一个手机的总称呼:

public class ShouJi{

public ShouJi() {
    // TODO Auto-generated constructor stub
}

}

手机具体的分类:
三星:
public class SanXing extends ShouJi{
public void createShouji(){
System.out.println(“SanXing”);
}
}
小米
public class XiaoMi extends ShouJi{
public void createShouji(){
System.out.println(“XiaoMi”);
}
}
要增加一个手机,只要继承手机类即可!!

客户端的调用:

public class FactoryMain {
public static void main(String[] args) {
// 调用生产三星手机
IFactory factory = new UndeSanxingFactory();
SanXing sanXing= (SanXing) factory.create();
sanXing.create();
// 调用生产小米手机
IFactory iFactory = new UnderXiaoMiFactory();
XiaoMi xiaoMi= (XiaoMi) iFactory.create();
xiaoMi.createShouJi();
}
}

这样既可以完成一个抽象工厂!

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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