门面模式

定义: 门面模式(有时候也称为外观模式),是提供一个统一的接口去访问多个子系统的多个不同接口,他为子系统的一组接口提供一个统一的高层接口

按照流程写的代码:

<?php

//门面模式实例:打开照相机为例

//两部: 打开闪光灯,打开照相机
//     关闭闪光灯 ,关闭照相机

class Light
{
    function turnon()
    {
        echo "打开闪光灯";
    }

    function turnoff()
    {
        echo "关闭闪光灯";
    }
}

class Camera
{
    function active()
    {
        echo "打开照相机";
    }

    function deactive()
    {
        echo "关闭闪光灯";
    }
}

$light  = new Light();
$camera = new Camera();

$light->turnon();
$camera->active();

门面模式的代码:

<?php

//门面模式实例:打开照相机为例

//两部: 打开闪光灯,打开照相机
//     关闭闪光灯 ,关闭照相机

class Light
{
    function turnon()
    {
        echo "打开闪光灯";
    }

    function turnoff()
    {
        echo "关闭闪光灯";
    }
}

class Camera
{
    function active()
    {
        echo "打开照相机";
    }

    function deactive()
    {
        echo "关闭闪光灯";
    }
}



class Facade
{
    protected $light;
    protected $camera;

    public function __construct()
    {
        $this->light = new Light();
        $this->camera = new Camera();
    }

    public function start()
    {
        $this->light->turnon();
        $this->camera->active();
    }

    public function stop()
    {
        $this->light->turnoff();
        $this->camera->deactive();
    }
}

$f = new Facade();
$f->start();


优点:
1.他对客户屏蔽了子系统组件,因而减少了客户处理对象的数目并使子系统使用起来更加方便
2.实现子系统与客户之间松耦合关系
3.如果应用需要,他并不限制他们使用子系统类,因而可以在系统能用性和易用性之间加以选择

适用场景:
1.为一些复杂的子系统提供一组接口
2.提供子系统的独立性
3.在层次化结构中,可以使用门面模式定义系统的每一层接口

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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