门面(Facade)模式

       公司的项目都做几个月了,其中用了大量的Facade模式,现在来具体说说。
       门面模式是对象的结构模式。外部与一个子系统的通信必须通过一个统一的门面(Facade)对象进行,这就是门面模式。
       现代的软件系统都比软复杂,设计者处理复杂系统的一个常见方法便是将其“分而治之”,把一个系统划分为几个较小的子系统。但这样做了之后,设计者往往会发现一个子系统内仍然有太多的类要处理。而使用一个子系统的客户端往往只关注一些特定的功能,需要同时与子系统内部的许多对象打交道后才能达到目的。
        这就是一种不便,它使得系统的逻辑变得不必要的复杂,维护成本提高,复用率降低。

 

医院的例子


        如果把中国大陆的医院作为一个子系统,按照部门职能,这个系统可以划分为挂号、门诊、划价、化验、收费,取药等。看病的病人要与这些部门打交道,就如同一个子系统的客户端与一个子系统的各个类打交道一样,不是一件容易的事了。首先病人必须先挂号、然后门诊。如果医生要求化验,病人必须首先划价,然后缴款,才能到化验部门做化验。化验后,再回到门诊室。

       解决这种不便的方法便是引进门面模式。如上面的例子,可以设置一个接待员的位置,由接待负责代为挂号、划价、缴费、取药等。这个接待员就是门面模式的体现,病人只接触接待员,由接待员负责与医院的各个部门打交道。

 

什么是门面模式

 

        门面模式要求一个子系统的外部与其内部的通信必须通过一个统一的门面(Facade)对象进行。门面模式提供一个高层次的接口,使得子系统更易于使用。

        就如同医院的接待员一样,门面模式的门面类将客户端与子系统的内部复杂性分隔开,使得客户端只需要与门面对象打交道,而不需要与子系统内部的很多对象打交道。

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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