桥接模式

桥接模式    蜡笔中颜色和型号之间存在耦合    毛笔中,颜色和型号解耦了    如果软件系统中某个类存在两个独立变化的维度,桥接模式可以将两个维度分离出来    角色        抽象类        扩充抽象类        实现类接口            提供基本操作            抽象类定义的接口会做更多更负责的操作            使用关联关系,替代继承关系        具体实现类    面向对象思想        单一职责原则        开闭原则        合成复用原则        里氏替换原则        依赖倒转原则    毛笔案例        毛笔型号维度            大毛笔            中毛笔            小毛笔        型号是毛笔的抽象部分,颜色是毛笔的实现部分        毛笔颜色维度            黑色            红色            灰色            蓝色            ...        毛笔和颜色之间是聚合关系    图片案例        Image充当抽象类        子类JPGImage,PNGImage、BMPImage和GIFImage充当扩充抽象类        ImageImp充当实现类接口        子类WindowsImp、LinuxImp、UnixImp充当具体实现类        像素辅助类,Matrix,不同操作系统提供不同的方式显示像素矩阵    桥接模式可以和适配器模式结合使用

1.图片实现类接口

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public interface ImageImp {
    public void doPaint(Matrix m);
}

2.图片抽象类

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
abstract class Image {
    protected ImageImp imp;
    public void setImageImp(ImageImp imp) {
        this.imp = imp;
    }

    public abstract void parseFile(String fileName);
}

3.图片扩充抽象类

JPG

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class JPGImage extends Image{
    public void parseFile(String fileName) {
        Matrix m = new Matrix();
        imp.doPaint(m);
        System.out.println(fileName + ",格式为JPG");
    }
}

PNG

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class PNGImage extends Image{
    public void parseFile(String fileName) {
        Matrix m = new Matrix();
        imp.doPaint(m);
        System.out.println(fileName + ",格式为PNG。");
    }
}

GIF

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class GIFImage extends Image{
    public void parseFile(String fileName) {
        Matrix m = new Matrix();
        imp.doPaint(m);
        System.out.println(fileName + ",格式为GIF。");
    }
}

BMP

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class BMPImage extends Image{
    public void parseFile(String fileName) {
        Matrix m = new Matrix();
        imp.doPaint(m);
        System.out.println(fileName + ",格式为BMP。");
    }
}

4.具体实现类
Windows

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class WindowsImp implements ImageImp{
    public void doPaint(Matrix m) {
        //调用Windows系统的绘制函数绘制像素矩阵
        System.out.println("在Windows操作系统中显示图像:");
    }
}

Linux

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class LinuxImp implements ImageImp{
    public void doPaint(Matrix m) {
        //调用Windows系统的绘制函数绘制像素矩阵
        System.out.println("在Linux操作系统中显示图像:");
    }

}

Unix

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class UnixImp implements ImageImp{
    public void doPaint(Matrix m) {
        System.out.println("在Unix操作系统中显示图像:");
    }
}

5.客户端

package Bridge;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class Client {
    public static void main(String args[]) {
        Image image;
        ImageImp imp;
        image  = new GIFImage();
        imp    = new LinuxImp();
        image.setImageImp(imp);
        image.parseFile(" 日出美景");
    }
}

执行结果
在Linux操作系统中显示图像:
日出美景,格式为GIF。

再看一个笔的例子
1.Color接口

package Bridge.PenColor;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public interface Color {
    void bepaint(String penType,String name);
}

2.Pen抽象类

package Bridge.PenColor;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public abstract class Pen {
    protected Color color;
    public void setColor(Color color) {
        this.color = color;
    }
    public abstract void draw(String name);
}

3.Color接口实现

package Bridge.PenColor;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class Black implements Color{
    public void bepaint(String penType,String name) {
        System.out.println(penType + "黑色的" + name + ".");
    }
}
package Bridge.PenColor;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class Blue implements Color{
    public void bepaint(String penType,String name) {
        System.out.println(penType + "蓝色的" + name + ".");
    }
}

4.Pen抽象类实现

package Bridge.PenColor;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class BigPen extends Pen{
    public void draw(String name) {
        String penType="大号毛笔绘制";
        this.color.bepaint(penType,name);
    }
}
package Bridge.PenColor;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class MiddlePen extends Pen{
    public void draw(String name) {
        String penType = "中型笔绘制";
        this.color.bepaint(penType,name);
    }
}
package Bridge.PenColor;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class SmallPen extends Pen{
    public void draw(String name) {
        String penType = "小型笔绘制";
        this.color.bepaint(penType,name);
    }
}

5.客户端

package Bridge.PenColor;

/**
 * Created by e550 on 2016/10/3.
 */
public class Client {
    public static void main(String args[]) {
        Color color;
        Pen pen;
        color = new Blue();
        pen = new BigPen();
        pen.setColor(color);
        pen.draw("鲜花");
    }
}

执行结果
大号毛笔绘制蓝色的鲜花

【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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