Javascript-设计模式之单例模式


/**
* 单例模式一
* 个人更倾向这种,代码简介
*/
var Singleton = (function(){
var instantiated;
function init(){
/*singleton code here*/
return {
publicMethod: function(){
console.log('hello world');
},
publicProperty: 'test'
};
}

return {
getInstance: function(){
if (!instantiated) {
instantiated = init();
}
return instantiated;
}
};
})();

/*calling public methods is then as easy as:*/
Singleton.getInstance().publicMethod();

/**
* 单例模式二
*/
var SingletonTester = (function(){

//args: an object containing arguments for the singleton
function Singleton(args){

//set args variable to args passed or empty object if none provided.
var args = args || {};
//set the name parameter
this.name = 'SingletonTester';
//set the value of pointX
this.pointX = args.pointX || 6; //get parameter from arguments or set default
//set the value of pointY
this.pointY = args.pointY || 10;

}

//this is our instance holder
var instance;

//this is an emulation of static variables and methods
var _static = {
name: 'SingletonTester',
//This is a method for getting an instance

//It returns a singleton instance of a singleton object
getInstance: function(args){
if (instance === undefined) {
instance = new Singleton(args);
}
return instance;
}
};
return _static;
})();

var singletonTest = SingletonTester.getInstance({
pointX: 5
});
console.log(singletonTest.pointX); // outputs 5

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值