观察者模式

它是一种事件系统,意味着某个类可以观察另一个类的状态,当被观察的类的状态发生改变时,观察者可以收到通知并且做出相应的动作

优点:观察者模式提供了避免组件之间紧密耦合的另一种方法

代码:

<?php

//观察者模式涉及到两个类

//男人类 和 女朋友类

//男人类对象小明   ,小明非常花心,有两个女朋友小花和小丽,给两个女朋友都说如果我花钱就冻结银行卡

class Man{
    protected $observers = array();
    function addobserver($observer)
    {
        $this->observers[] = $observer;
    }

    function buy()
    {
        foreach ($this->observers as $girlfirend)
        {
            $girlfirend->dongjie();
        }
    }

    function delobserver($observer)
    {
        $key = array_search($observer,$this->observers);
        array_splice($this->observers,$key,1);
    }
}

class GirlFriend{
    function dongjie()
    {
        echo "冻结小明的银行卡\n";
    }
}

$xiaohua = new GirlFriend();
$xiaoli = new GirlFriend();

$xiaoming = new Man();
$xiaoming->addobserver($xiaohua);
$xiaoming->addobserver($xiaoli);

//$xiaoming->delobserver($xiaoli);

$xiaoming->buy();



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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