组合(Composite)模式

本文介绍了一种常用的设计模式——组合模式,详细讲解了其核心角色:Component、Leaf及Composite的具体职责与实现方式。通过示例代码展示了如何利用组合模式构建灵活的组件结构。
组合(Composite)模式主要角色:
1.Component角色
2.Leaf角色
3.Composite角色
package com.pattern.composite;
/**
* 组件抽象角色
*
*/
public interface Component {

public void run();

}

package com.pattern.composite;
/**
* 叶子角色
*
*/
public class Leaf implements Component{

public void run(){
System.out.println(" run invoked...");
}

}

package com.pattern.composite;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 组合角色
* 实现组件角色接口,并且添加,删除的也是组件角色
*
* Composite本来可以再包含Leaf和Composite的。而 Leaf和Composite 又都属于 Component,所以增加,删除 的是Component
*
* 组合模式主要分为2种
*
* 1 透明式

添加Component对象的操作定义在Component角色中,这样的话不仅Composite需要实现这些方法,Leaf也需要实现这些方法,
而这些方法对于Leaf来说没有任何意义,不过将系统实现统一起来了,因此对用户来说透明(用户无需区分Composite还是Leaf)
,因为这些角色中都具备这些方法。

2 安全式

添加Component对象的操作定义在Composite角色中,这样的话Leaf就无需实现这些方法(因为Leaf本身根本不需要实现这些方法)
*
*/
public class Composite implements Component{

List<Component> list = new ArrayList<Component>();

//添加
public void addComponent(Component component){
list.add(component);
}
//删除
public void removeComponent(Component component){
list.remove(component);
}

//get
public List<Component> getAll(){
return list;
}

public void run(){
for(Component component : list){
component.run();
}
}

}


package com.pattern.composite;

public class Client {

public static void main(String[] args){
Leaf leaf1 = new Leaf();
Leaf leaf2 = new Leaf();
Leaf leaf3 = new Leaf();

Composite composite = new Composite();

composite.addComponent(leaf1);
composite.addComponent(leaf2);

Composite composite1 = new Composite();
composite1.addComponent(composite);
composite1.addComponent(leaf3);

composite1.run();

}
}
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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