UML几种关系

本文详细解释了UML中的五种关系:关联、依赖、聚合、合成与泛化。通过具体的例子帮助理解每种关系的不同之处及其应用场景。

关联(Association):A和B存在某种特定对应关联(或者可以说“拥有”关系),在A中具有属性B,例如“人”拥有“单车”。

依赖(Dependency):A要发挥作用必须依靠B。如“单车”依赖于“气泵”。

聚合(Aggregation):A由B聚集而成,如“人群”由“人”聚集而成,A和B具有各自的生命周期。

合成(Composition):B是A不可分割的一部分。如"人"和"头",B和A具有一致的生命周期。

泛化(Generalization):继承关系。B由A继承。如"麻雀"继承"鸟类"。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
### UML 类图中的关系及其代码实现 #### 继承 (Inheritance) 继承表示一种 "is-a" 的关系,在 Python 中可以通过 `class` 定义来体现这种父子类之间的关联。 ```python class Animal: def speak(self): pass class Dog(Animal): # Dog is an Animal def speak(self): return "Woof!" ``` 子类可以重写父类的方法并调用其属性[^1]。 #### 聚合 (Aggregation) 聚合是一种弱的 “has-a” 关系,意味着整体对象拥有部分对象但是不控制它们的生命期。这通常通过组合实例变量完成: ```python class Department: def __init__(self, name): self.name = name self.employees = [] class Employee: def __init__(self, id, department=None): self.id = id self.department = department hr_dept = Department('HR') emp1 = Employee(101, hr_dept) print(emp1.department.name) # 输出 'HR' ``` 这里员工可以在创建时被分配给部门,也可以之后再设置所属部门[^2]。 #### 组合 (Composition) 组合也是一种强形式的 “has-a”,它暗示着当容器对象消失时组件也会随之销毁。Python 中可通过初始化参数传递依赖项: ```python from datetime import date class Address: def __init__(self, street, city): self.street = street self.city = city class Person: def __init__(self, name, birth_date, address_info): self.name = name self.birth_date = birth_date self.address = Address(*address_info) person = Person("Alice", date.today(), ("Main St.", "Wonderland")) del person # 当删除Person对象时Address也被自动清理 ``` 此例子展示了地址作为人的组成部分而存在;如果人不存在,则该特定住址也无意义[^3]。 #### 关联 (Association) 两个独立实体之间简单的双向或多向联系称为关联。此类连接可能涉及多个角色或方向上的导航权限。 ```python class Teacher: def teach(self): print(f"{self} teaches.") class Student: teacher = None @classmethod def set_teacher(cls, tchr): cls.teacher = tchr t = Teacher() Student.set_teacher(t) s = Student() if s.teacher: s.teacher.teach() # 可能会打印出教师教课的信息 ``` 在这个场景下,学生和老师相互作用但彼此间并没有所有权的概念[^4]。 #### 依赖 (Dependency) 依赖是指一个类使用另一个类的服务或接口的情况,通常是临时性的交互而不是长期持有对方引用。 ```python def send_email(email_service, recipient, message): email_service.send(recipient=recipient, content=message) class EmailService: def send(self, **kwargs): print(f'Sending "{kwargs["content"]}" to {kwargs["recipient"]}.') email_svc = EmailService() send_email(email_svc, "example@example.com", "Hello!") ``` 函数 `send_email()` 对象仅在其内部短暂地利用到了邮件服务的功能[^5]。
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