Strategy

[color=green]有一个鸟类(Bird),它有一系列的方法,显示(display)方法,飞行(fly)方法,睡觉(sleep)方法,但是不同的鸟的外表(display方法实现)不一样,有的鸟不会飞,有的鸟站着睡……
下面用策略模式实现[/color]
[color=darkred]策略模式:定义算法族,分别封装起来,让它们之间可以互相替换,此模式让算法的变化独立于使用算法的客户[/color]
[color=darkblue]FlyBehavior接口代码如下:[/color]
package com.flyingh.behavior;

public interface FlyBehavior {
void fly();
}

[color=darkblue]SleepBehavior接口代码如下:[/color]
package com.flyingh.behavior;

public interface SleepBehavior {
void sleep();
}

[color=darkblue]下面是对FlyBehavior行为接口的实现:[/color]
[color=darkblue]FlyNoWay代码如下:[/color]
package com.flyingh.fly.impl;

import com.flyingh.behavior.FlyBehavior;
//不会飞
public class FlyNoWay implements FlyBehavior {

@Override
public void fly() {
System.out.println("fly no way");
}

}

[color=darkblue]FlyWithWings代码如下:[/color]
package com.flyingh.fly.impl;

import com.flyingh.behavior.FlyBehavior;

public class FlyWithWings implements FlyBehavior {

@Override
public void fly() {
System.out.println("fly with wings");
}

}

[color=darkblue]下面是对SleepBehavior行为的不同实现:[/color]
[color=darkblue]HomeSleep代码如下:[/color]
package com.flyingh.sleep.impl;

import com.flyingh.behavior.SleepBehavior;

public class HomeSleep implements SleepBehavior {

@Override
public void sleep() {
System.out.println("home sleep");//在鸟窝里睡
}

}

[color=darkblue]StandSleep代码如下:[/color]
package com.flyingh.sleep.impl;

import com.flyingh.behavior.SleepBehavior;

public class StandSleep implements SleepBehavior {

@Override
public void sleep() {
System.out.println("stand sleep");//站着睡
}

}

[color=darkblue]下面是Bird类的代码,如下:[/color]
package com.flyingh.bean;

import com.flyingh.behavior.FlyBehavior;
import com.flyingh.behavior.SleepBehavior;

public abstract class Bird {
//委托
private FlyBehavior flyBehavior;
private SleepBehavior sleepBehavior;

public Bird() {
super();
}

public Bird(FlyBehavior flyBehavior, SleepBehavior sleepBehavior) {
super();
this.flyBehavior = flyBehavior;
this.sleepBehavior = sleepBehavior;
}

public void say() {
System.out.println("bird say");
}

public abstract void display();

public void performFly() {
flyBehavior.fly();
}

public void performSleep() {
sleepBehavior.sleep();
}

public FlyBehavior getFlyBehavior() {
return flyBehavior;
}

public void setFlyBehavior(FlyBehavior flyBehavior) {
this.flyBehavior = flyBehavior;
}

public SleepBehavior getSleepBehavior() {
return sleepBehavior;
}

public void setSleepBehavior(SleepBehavior sleepBehavior) {
this.sleepBehavior = sleepBehavior;
}
}

[color=darkblue]下面是Swallow类的代码,如下:[/color]
package com.flyingh.bean;

import com.flyingh.fly.impl.FlyWithWings;
import com.flyingh.sleep.impl.HomeSleep;

public class Swallow extends Bird {
public Swallow() {
setFlyBehavior(new FlyWithWings());
setSleepBehavior(new HomeSleep());
}

@Override
public void display() {
System.out.println("I'm a swallow");
}

}

[color=darkblue]下面是DanDingHe类的代码,如下:[/color]
package com.flyingh.bean;

import com.flyingh.fly.impl.FlyNoWay;
import com.flyingh.sleep.impl.StandSleep;

public class DanDingHe extends Bird {

public DanDingHe() {
setFlyBehavior(new FlyNoWay());
setSleepBehavior(new StandSleep());
}

@Override
public void display() {
System.out.println("I'm a dandinghe");
}

}

[color=darkblue]下面是Test类的代码,如下:[/color]
package com.flyingh.test;

import com.flyingh.bean.Bird;
import com.flyingh.bean.Swallow;
import com.flyingh.fly.impl.FlyNoWay;
import com.flyingh.sleep.impl.StandSleep;

public class Test {
public static void main(String[] args) {
Bird bird = new Swallow();
bird.performFly();
bird.performSleep();

bird.setFlyBehavior(new FlyNoWay());
bird.setSleepBehavior(new StandSleep());
bird.performFly();
bird.performSleep();
}
}

[color=green]程序运行结果如下:[/color]
fly with wings
home sleep
fly no way
stand sleep
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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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