设计模式之装饰模式

所谓装饰模式,即可以动态的给某个对象添加一些额外的功能。

装饰模式一般具有以下几种类:

  • Component:定义了一个需要装饰的对象的接口。
  • ConcreteComponent:继承自Component类,它定义了一个具体的对象。
  • Decorator:用于装饰的抽象类,继承自Component类。
  • ConcreteDecorator:具体的装饰类,给Component对象添加职责。

各个类的实现的简单举例:
        Component类:
        abstract class Component
        {
                public abstract void func();
        }


         ConcreteComponent类:
        class ConcreteComponent : Component
        {
                 public override void func()
                 {
                       ......
                 }
        }

         Decorator类:
        abstract class Decorator  : Component
       {
                 protected Component component;
                 public void SetComponent(Component component)
                 {
                           this.component = component;
                 }
                 public override void func()
                 {
                           component.func();
                  }
         }

应用如下:DecoratorA和DecoratorB继承自Decorator类,它们分别重写了Decorator类的func函数。
        DecoratorA类:
        class DecoratorA :Decorator
        {
                  public override void func()
                  {
                          base.func();
                          ..........
                   }
         }

         
DecoratorB类:
        class DecoratorB :Decorator
        {
                  public override void func()
                  {
                          base.func();
                          ..........
                   }

                  ......//other function
         }


调用如下:

ConcreteComponent c1=new ConcreteComponent();
DecoratorA da=new DecoratorA();
DecoratorA db=new DecoratorB();
da.SetComponent(c1);
db.SetComponent(da);
db.func();

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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