原型模式

 

原型模式

Prototype,用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型创建新的对象。

 


相关代码

 

 

public abstract class Prototype implements Cloneable {

	private String id;

	public Prototype(String id){
		this.id = id;
		
	}

	public String getId() {
		return id;
	}
	
	public abstract Prototype clone2();
	
}
 

 

public class ConcretePrototype1 extends Prototype {

	public ConcretePrototype1(String id) {
		super(id);
	}

	@Override
	public Prototype clone2() {
		try {
			return (Prototype) this.clone();
		} catch (CloneNotSupportedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		return null;
	}

}
 

测试代码

public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		ConcretePrototype1 p1 = new ConcretePrototype1("1111");
		ConcretePrototype1 c1 = (ConcretePrototype1) p1.clone2();
		
		System.out.println(c1.getId());
	}
}
 

深复制和浅复制

 

潜复制,被复制的对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值,而所有的对象其他对象的引用都仍然只想原来的对象。但我们可能需要这样的一种需求,把要复制的对象所以用的对象都复制一遍。

 

深复制,深复制把引用对象的变量指向复制过的新对象,而不是原有被引用的对象。

 

 

 

 

 

 

 

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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