适配器

本文深入探讨了适配器模式中的对象适配器与类适配器的区别与应用场景,强调了对象适配器在灵活性上的优势及推荐使用方式。

适配器模式中的对象适配器、类识别器

 

对象适配器:不是通过继承的方式,而是通过对象组合的方式来进行处理的,我们只要学过OO的设计原则的都知道,组合相比继承是推荐的方式。

      类适配器:通过继承的方式来实现,将旧系统的方法进行封装。对象适配器在进行适配器之间的转换过程中,无疑类适配器也能完成,但是依赖性会加大,并且随着适配要求的灵活性,可能通过继承膨胀的难以控制。

      一般来说类适配器的灵活性较差,对象适配器较灵活,是我们推荐的方式,可以通过依赖注入的方式,或者是配置的方式来做。类适配器需要继承自要适配的旧系统的类,无疑这不是一个好的办法。

 

组合相比继承的好些,组合可以采用注入的形式,而继承虽然可以实现这样的方式,但是灵活度不高,耦合度比较强。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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