设计模型续

本文探讨了模板方法模式和工厂方法模式的应用场景与设计原则。重点介绍了模板方法模式如何通过父类定义行为大纲,让子类填充细节;以及工厂方法模式如何作为模板方法的一种具体实现,提供框架并允许子类指定创建的对象类型。
<p><span style="font-size: x-small;">委托模型:</span></p>

<p><span style="font-size: x-small;">看完了,设计模型就这么简单啊?一个遗留的问题是,在Adaper Pattern模型的使用过程中,什么时候使用类的继承来适配,什么时候使用对象的委托来适配?</span></p>


<p><span style="font-size: x-small;">template method pattern</span></p>
<div><span style="font-size: x-small; font-family: Verdana;">有这么简单吗?</span></div>
<div></div>
<div>父类提供行为大纲(模板),子类提供详细行为。</div>
<div></div>
<div>至于什么方法放到父类中(可以减轻子类的负担),什么方法放到子类中(自由度方面的考虑)需要根据经验以及实际情况来处理。</div>
<div><span style="font-size: x-small; color: #000080;">模板方法不应该被重载。</span></div>
<div>factory method pattern:</div>
<div><span style="font-size: x-small;">Factory method pattern与其说是一种新的design pattern,不如说是tempalte pattern的一种应用:framework包中提供了框架,提供的程序要完成的功能。IDCard包中,则有具体的实现行为。framework包中应该尽量包含的是abstract class 或者interface,而idcard包中,则应该至少包含实现frame包中接口或者抽象类的类。</span></div>
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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