面向对象设计原则——单一职责原则

        单一职责原则是最简单的面向对象设计原则,它用于控制类的粒度大小。
定义:单一职责原则(Single Responsibility Principle,SRP),一个类只负责一个功能领域中的相应职责,或者可以定义为:就一个类而言,应该只有一个引起它变化的原因。

       单一职责原则告诉我们:一个类不能太“累”!在软件系统中,一个类(大到模块,小到方法)承担的职责越多,它被复用的可能性就越小,而且一个类承担的职责过多,就相当于将这些职责耦合在一起,当其中一个职责变化时,可能会影响其他职责的运作,因此要将这些职责进行分离,将不同的职责封装在不同的类中,即将不同的变化原因封装在不同的类中,如果多个职责总是同时发生改变则可将它们封装在同一类中。单一职责原则是实现高内聚、低耦合的指导方针,它是最简单但又最难运用的原则,需要设计人员发现类的不同职责并将其分离,而发现类的多重职责需要设计人员具有较强的分析设计能力和相关实践经验。

实例分析:
例如有一个类有以下设计:

图中connectionDatabase() 用来连接数据库,queryData()查询数据库,displayInterface()显示数据,现在用单一职责对其进行重构:

       FunctionManager类承担了太多的职责,既包含数据库相关方法,又包含数据显示的方法,如果在其它类中也需要连接数据库或者使用queryData()方法查询客户信息,则难以实现代码重用。无论是修改数据库连接方式还是修改图表显示方式都需要修改该类,它不止一个引起它变化的原因,违背了单一职责原则,因此需要对该类进行拆分,使其满足单一职责原则,该类可以拆分成三个部分:
  • DBUtil:负责连接数据库,包含connectionDatabase();
  • OperationDAO:负责操作数据库,如增、删、改、查操作,包含queryData();
  • DataChart:负责数据显示,包含displayInterface();

使用单一职责后的结构图:


提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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