模板方法模式

本文介绍了一种常用的设计模式——模板方法模式。通过定义一个抽象类并实现一个模板方法,该方法调用抽象类中声明的抽象方法。子类继承抽象类并实现这些抽象方法,从而完成具体的业务逻辑。示例代码展示了两个子类的具体实现。

模板方法模式:该模式主要思想是,通过抽象类(AbstractClass)对外提供调用入口【templateMethod()】,该入口方法有抽象类实现,抽象类有一些抽象方法【operationOne()、operationTwo()】,是子类【】必须实现的。通过调用入口进行调用子类实现的抽象方法,也可以根据不同的参数调用不同的具体实现类。

 

示例代码如下:

package com.mkf.pattern;

public abstract class AbstractClass {
	public final void templateMethod(){
		operationOne();
		operationTwo();
	}
	
	abstract public void operationOne();
	
	abstract public void operationTwo();
}

package com.mkf.pattern;

public class ClassOne extends AbstractClass {

	@Override
	public void operationOne() {
		System.out.println("ClassOne 的 operationOne 被调用");
	}

	@Override
	public void operationTwo() {
		System.out.println("ClassOne 的 operationTwo 被调用");
	}

}

package com.mkf.pattern;

public class ClassTwo extends AbstractClass {

	@Override
	public void operationOne() {
		System.out.println("ClassTwo 的 operationOne 被调用");
	}

	@Override
	public void operationTwo() {
		System.out.println("ClassTwo 的 operationTwo 被调用");
	}

}

package com.mkf.pattern;

public class TestTemplateMethod {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		AbstractClass acOne = new ClassOne();
		acOne.templateMethod();
		AbstractClass acTwo = new ClassTwo();
		acTwo.templateMethod();
		
	}

}

 运行结果:

ClassOne 的 operationOne 被调用
ClassOne 的 operationTwo 被调用
ClassTwo 的 operationOne 被调用
ClassTwo 的 operationTwo 被调用

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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