Java适配器模式

Java与模式:适配器模式 目的:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r 模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。
意图:你想使用一个已经存在的类,而它的接口不符合你的需求。
你想创建一个可以复用的类,该类可以与其他不相关的类或不可预见的类(即那些接口可能不一定兼容的类)协同工作。
(仅适用于对象A d a p t e r )你想使用一些已经存在的子类,但是不可能对每一个都进行子类化以匹配它们的接口。对象适配器可以适配它的父类接口。
一、原理图:
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/240285/3cf15b9c-1143-3c20-a0af-1ad9a014e9fd-thumb.jpg[/img]

二、示例代码
/** 
* 源角色
*/
public class Adaptee {
public int get220v(){
return 220;
}
}

/**
* 目标角色
*/
public interface Target {
int get110v();
int get220v();
}

/**
* 适配器角色:扩展源角色,实现目标角色,从而使得目标角色改动时候,不用改动源角色,只要改动适配器
*/
public class Adapter extends Adaptee implements Target{
public int get110v(){
return 110;
}
}

/**
* 客户端
*/
public class Client {
public static void main(String rags[]) {
new Client().test();
}

public void test() {
Target target = new Adapter();
int v1 = target.get110v();
int v2 = target.get220v();
}
}


适配器通过扩展源角色,同时实现目标接口,从而满足了同时提供220v,110v电压的要求。
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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