重构第23天 引用参数对象(Introduce Parameter Object)

参数封装重构
本文介绍了一种重构技巧,即通过创建一个包含多个参数的类来简化方法签名,提高代码的可读性和灵活性。此技巧适用于参数较多的情况,有助于减少代码复杂度。

理解:有时候我们的一个方法,需要很多个参数,太多参数,不易阅读和理解,我们就可以把多个参数封装成一个对象。

详解

重构前代码:

 

1 public class Registration
2     {
3         public void Create(decimal amount, Student student, IEnumerable<Course> courses, decimal credits)
4         {
5             // do work
6         }
7     }

通常这种情形下创建一个用户传递参数的类是很有帮助的,这会使得代码更容易明白也更灵活,因为当你需要增加参数时,只需要给参数类添加一个属性即可。请注意只有当你发现方法的参数比较多时才应该应用该重构,如果方法的参数比较少,就没有必要应用此重构,因为该重构会增加系统中类的数量,同时也会加大维护负担。所以要看参数情况而定。
重构后的代码如下:

 1 public class RegistrationContext
 2     {
 3         public decimal Amount { get; set; }
 4         public Student Student { get; set; }
 5         public IEnumerable<Course> Courses { get; set; }
 6         public decimal Credits { get; set; }
 7     }
 8 
 9     public class Registration
10     {
11         public void Create(RegistrationContext registrationContext)
12         {
13             // do work
14         }
15     }

当一个方法的参数比较多的时候,不管是大中型项目还是小型项目,都会遇到这种场景,所以建议大家多使用这个重构。这种封装的思想在SOA 里面也经常运用到,封装输入Message,封装输出Message,消息来和消息去以及消息间的交互就构成了整个应用体系。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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