设计模式六大原则:单一职责原则

单一职责原则强调一个类只负责一项职责,避免因修改一个功能导致其他功能故障。通过将职责分离到不同类中,降低模块间的耦合度。
        定义:不要存在多于一个导致类变更的原因。通俗的说,即一个类只负责一项职责。

       问题由来:类T负责两个不同的职责:职责P1,职责P2。当由于职责P1需求发生改变而需要修改类T时,有可能会导致原本运行正常的职责P2功能发生故障。

      解决方案:遵循单一职责原则。分别建立两个类T1、T2,使T1完成职责P1功能,T2完成职责P2功能。这样,当修改类T1时,不会使职责P2发生故障风险;同理,当修改T2时,也不会使职责P1发生故障风险。

         说到单一职责原则,很多人都会不屑一顾。因为它太简单了。稍有经验的程序员即使从来没有读过设计模式、从来没有听说过单一职责原则,在设计软件时也会自觉的遵守这一重要原则,因为这是常识。在软件编程中,谁也不希望因为修改了一个功能导致其他的功能发生故障。而避免出现这一问题的方法便是遵循单一职责原则。虽然单一职责原则如此简单,并且被认为是常识,但是即便是经验丰富的程序员写出的程序,也会有违背这一原则的代码存在。为什么会出现这种现象呢?因为有职责扩散。所谓职责扩散,就是因为某种原因,职责P被分化为粒度更细的职责P1和P2。

         比如:类T只负责一个职责P,这样设计是符合单一职责原则的。后来由于某种原因,也许是需求变更了,也许是程序的设计者境界提高了,需要将职责P细分为粒度更细的职责P1,P2,这时如果要使程序遵循单一职责原则,需要将类T也分解为两个类T1和T2,分别负责P1、P2两个职责。但是在程序已经写好的情况下,这样做简直太费时间了。所以,简单的修改类T,用它来负责两个职责是一个比较不错的选择,虽然这样做有悖于单一职责原则。(这样做的风险在于职责扩散的不确定性,因为我们不会想到这个职责P,在未来可能会扩散为P1,P2,P3,P4……Pn。所以记住,在职责扩散到我们无法控制的程度之前,立刻对代码进行重构。)

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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