8.2.2工作流引擎的硬功夫之2 — 图形定义流程

8.2.2工作流引擎的硬功夫之2 — 图形定义流程

市场上的工作流程引擎定义现在已经是图形化了,各种流程定义的,标准\概念都不相同。对同一个事物起的名字也是千奇百怪,有的为了程序的方便开发增加了许多个性化的元素。有的起一些雷人的名词,不管出于如何考虑但应该遵循如下设计规则。

1,简化概念

2,简化操作

3,能够识别计算出来的属性让系统尽量处理。
比如说节点位置:从一个角度上来分有开始节点,中间节点,结束节点三中类型。这些都可以计算出来的。但是节点步骤是不可以的,或者说自动计算比较复杂,需要作为一个属性来让用户维护。

在驰骋工作流程引擎中有如下几个概念:

节点\流程\方向\方向条件。

节点分为多种类型,普通的\分流节点\河流节点\分河流节点。
posted on 2010-10-26 16:57 驰骋工作流 阅读( ...) 评论( ...)   编辑 收藏
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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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