MVC模式

本文详细介绍了MVC(Model-View-Controller)模式的基本概念及其实现方式。通过具体的Java代码示例展示了如何定义模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller),以及它们之间的交互过程。
MVC模式:
	model,view,controller
	model被隐藏,显示的是view,而具体操作是通过controller进行的
1.定义model产品类
2.定义view视图类,仅作为显示方法
3.定义controller控制器类,内有model,view成员变量,
	在执行操作时,使用的是成员变量具备的方法(显示或是对model修改)
4.客户端通过对controller进行实例化时,将model,view绑定到controller
	并使用controller进行操作
	
1.定义model产品类
	class Student{
		private String name;
		private String sex;
		public Student(String name, String sex) {
			super();
			this.name = name;
			this.sex = sex;
		}
		public String getName() {
			return name;
		}
		public void setName(String name) {
			this.name = name;
		}
		public String getSex() {
			return sex;
		}
		public void setSex(String sex) {
			this.sex = sex;
		}
	}
2.定义view视图类,仅作为显示方法
	class StudentView{
		
		public void printInfo(String name,String sex) {
			System.out.println("Student: "+name+" is "+sex);
		}
	}
3.定义controller控制器类,内有model,view成员变量,
	在执行操作时,使用的是成员变量具备的方法(显示或是对model修改)	
	class Controller{
		private Student student;
		private StudentView studentView;
		public Controller(Student student, StudentView studentView) {
			this.student = student;
			this.studentView = studentView;
		}
		public void setStudentName(String name) {
			student.setName(name);
		}
		public void setStudentSex(String sex) {
			student.setSex(sex);
		}
		public void showStudentInfo() {
			studentView.printInfo(student.getName(), student.getSex());
		}
	}
4.客户端通过对controller进行实例化时,将model,view绑定到controller
	并使用controller进行操作
	public static void main(String[] args) {
		Controller controller = new Controller(new Student("sb华", "man"), new StudentView());
		controller.showStudentInfo();
		controller.setStudentName("sbb华");
		controller.showStudentInfo();
	}	
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捕捉时间序列的深层依赖关系,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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