Java代理模式(通过公共接口实现)

本文介绍Java代理模式的实现方式,通过定义公共接口实现目标子类和代理子类。代理模式可以为方法调用前后增加额外处理,如日志记录等。
Java 的代理模式(通过公共接口实现)
代理模式的一种常见的实现方案是,定义一个接口或抽象类,并派生出目标子类,
和代理子类。我们要操作的是目标子类里的方法,而很多时候,我们需要为目标子类中的方法增加额外的处理,
如果增加日志功能、条件判断等,这时候,就很有必要用到代理类。
/**
 * 代理子类和目标子类的公共接口
 * @author rongxinhua
 *
 */
public interface MyInterface {
    
    public void doOperation();
}
/**
 * 目标子类
 * @author rongxinhua
 *
 */
public class RealClass implements MyInterface {
    /**
     * 我们要执行的目标方法
     */
    @Override
    public void doOperation() {
        System.out.println("doOperation");
    }
}
而在没有使用代理模式的情况下,我们是这样执行目标方法的:
        RealClass realObj = new RealClass();
        realObj.doOperation();    //调用目标方法
打印时输出:
doOperation
而我们要加入额外的处理的话,就可以使用代理类了:
/**
 * 代理子类
 * @author rongxinhua
 *
 */
public class ProxyClass implements MyInterface {
    private MyInterface realObj;    //目标子类对象
    
    public ProxyClass(MyInterface realObj) {
        this.realObj = realObj;
    }
    
    /**
     * 调用目标子类的方法,并在其中加入了前置处理和后置处理
     */
    @Override
    public void doOperation() {
        doBefore();
        realObj.doOperation();
        doAfter();
    }
    
    /**
     * 目标方法调用前的相关处理
     */
    private void doBefore() {
        System.out.println("doBefore");
    }
    
    /**
     * 目标方法调用后的相关处理
     */
    private void doAfter() {
        System.out.println("doAfter");
    }
}
有了代理类,我们可以这样执行目标方法:
        ProxyClass proxyObj = new ProxyClass(new RealClass());
        proxyObj.doOperation();    //通过代理对象调用doOperation方法
打印时输出:
doBefore
doOperation
doAfter
本文只是代理模式的在Java中的简单使用,而代理模式与Java反射机制的整合,
为Java组件开发增加了强大的生命力,有兴趣的朋友可看我另一个博客中的文章:
探讨代理模式与Java反射机制的应用
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。
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