5、个人信息管理系统的面向代理服务模型解析

个人信息管理系统代理服务模型解析

个人信息管理系统的面向代理服务模型解析

1. 需求分析

由于Gaia方法只有分析和设计两个阶段,因此需求捕获需要提前独立完成。捕获系统潜在功能需求最常用的方法是使用“用例”,每个用例代表一个或多个场景,展示系统应如何与用户或其他系统交互。用例并非特定于某一软件开发方法,因此可直接用于捕获多代理系统的功能需求。

开发用例的步骤如下:
1. 定义参与者 :参与者是使用系统的不同人员或设备。在个人信息管理(PIM)示例中,唯一的参与者是访问系统并希望管理个人信息的用户。
2. 确定主要用例 :在提出的PIM中,主要用例包括“维护任务”、“维护联系人”、“维护日历”和“维护邮件”。此外,还有一个“验证用户”用例,它是每个主要用例的前置条件,与主要用例的关系为“< >”。

主要用例图如下:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(Verify User):::process -->|<<Includes>>| B(Maintain Tasks):::process
    A -->|<<Includes>>| C(Maintain Contacts):::process
    A -->|<<Includes>>| D(Maintain Calendar):::process
    A --&
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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