UML类图关系(泛化 、继承、实现、依赖、关联、聚合、组合)

本文详细解释了继承、实现、依赖、关联、聚合与组合六种UML关系的区别与联系,帮助读者理解这些概念并掌握其在Java编程中的应用。

继承、实现、依赖、关联、聚合、组合的联系与区别

分别介绍这几种关系:

继承

指的是一个类(称为子类、子接口)继承另外的一个类(称为父类、父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力,继承是类与类或者接口与接口之间最常见的关系;在Java中此类关系通过关键字extends明确标识,在设计时一般没有争议性;

实现

指的是一个class类实现interface接口(可以是多个)的功能;实现是类与接口之间最常见的关系;在Java中此类关系通过关键字implements明确标识,在设计时一般没有争议性;

依赖

可以简单的理解,就是一个类A使用到了另一个类B,而这种使用关系是具有偶然性的、、临时性的、非常弱的,但是B类的变化会影响到A;比如某人要过河,需要借用一条船,此时人与船之间的关系就是依赖;表现在代码层面,为类B作为参数被类A在某个method方法中使用;

关联

他体现的是两个类、或者类与接口之间语义级别的一种强依赖关系,比如我和我的朋友;这种关系比依赖更强、不存在依赖关系的偶然性、关系也不是临时性的,一般是长期性的,而且双方的关系一般是平等的、关联可以是单向、双向的;表现在代码层面,为被关联类B以类属性的形式出现在关联类A中,也可能是关联类A引用了一个类型为被关联类B的全局变量;

聚合

聚合是关联关系的一种特例,他体现的是整体与部分、拥有的关系,即has-a的关系,此时整体与部分之间是可分离的,他们可以具有各自的生命周期,部分可以属于多个整体对象,也可以为多个整体对象共享;比如计算机与CPU、公司与员工的关系等;表现在代码层面,和关联关系是一致的,只能从语义级别来区分;

组合

组合也是关联关系的一种特例,他体现的是一种contains-a的关系,这种关系比聚合更强,也称为强聚合;他同样体现整体与部分间的关系,但此时整体与部分是不可分的,整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束;比如你和你的大脑;表现在代码层面,和关联关系是一致的,只能从语义级别来区分;

对于继承、实现这两种关系没多少疑问,他们体现的是一种类与类、或者类与接口间的纵向关系;其他的四者关系则体现的是类与类、或者类与接口间的引用、横向关系,是比较难区分的,有很多事物间的关系要想准备定位是很难的,前面也提到,这几种关系都是语义级别的,所以从代码层面并不能完全区分各种关系;

但总的来说,后几种关系所表现的强弱程度依次为:组合>聚合>关联>依赖;

聚合跟组合其实都属于关联 只不过它们是两种特殊的关联 因为本是同根生 所以它们之间难免会有相似之处 下面让我们一起来看一下它们之间有何不同

聚合与组合的概念相信不用我在此赘述大家就已经了解了 下面直接上例子

程老师的《大话》里举大那个大雁的例子很贴切 在此我就借用一下 大雁喜欢热闹害怕孤独 所以它们一直过着群居的生活 这样就有了雁群 每一只大雁都有自己的雁群 每个雁群都有好多大雁 大雁与雁群的这种关系就可以称之为聚合 另外每只大雁都有两只翅膀 大雁与雁翅的关系就叫做组合 有此可见 聚合的关系明显没有组合紧密 大雁不会因为它们的群主将雁群解散而无法生存 而雁翅就无法脱离大雁而单独生存——组合关系的类具有相同的生命周期

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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