开-闭原则

一、什么是开-闭原则?

一个软件实体应当对扩展开放,对修改关闭。

  也就是说,在设计一个模块时,应当使这个模块可在不被修改的前提下被扩展。换言之,就是在不必修改原有代码的情况下给模块添加新行为。

开-闭原则是面向对象设计最核心的原则。

 


二、怎样做到开-闭原则?

  关键是抽象化。可给系统定义出一个不再更改的抽象设计,然后在此抽象设计的基础上可提供任意数量的实现。

  抽象层不需要修改,从而满足了“对修改关闭”;可添加新的具体实现来添加新行为,因此满足了“对扩展开放”。

  开闭原则从另一个角度讲述,就是“ 对可变性的封装原则 ”。考虑到系统将来在某些地方可能会发生改变,在设计时考虑将其封装。该原则意味着两点:

(1)一种可变性不应当散落在代码的很多角落,而应当被封闭到一个对象里。同一种可变性的不同表象意味着同一个继承等级结构中的具体子类。

(2)一种可变性不应当与另一种可变性混合在一起。

  通常很难百分百保证开-闭原则,所以要重点考虑会有什么变化,仅针对可变的地方应用开-闭原则。

 

 

三、与其他原则的关系

(1)里氏代换原则

  是对开-闭原则的补充。开闭原则的关键是抽象。而基类和子类的继承关系就是抽象化的具体实现,所以里氏代换原则是抽象化的具体步骤的规范。

(2)合成/聚合复用原则

  合成/聚合复用原则也是对开-闭原则的补充。合成/聚合复用原则要求优先使用合成/聚合,而不是继承。

(3)依赖倒转原则

  依赖倒转原则是手段,开-闭原则是目标,可通过依赖倒置原则这一手段实现开闭原则这一目标。

(4)迪米特法则

  迪米特法则使得各个模块相对更加独立,进行扩展时,更容易地做到对修改关闭。是实现开-闭原则的一条道路。

(5)接口隔离原则

  接口隔离原则限制通信,使得系统更容易地做到对修改关闭。

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,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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