37、Windows DNA架构中的业务对象与服务应用解析

Windows DNA架构中的业务对象与服务应用解析

1. Windows DNA中服务的应用领域

在Windows DNA架构里,服务的应用主要集中在三个方面,可用以下流程图表示:

graph LR
    A[Browser] --> B[ASP]
    B --> C[Business logic]
    C --> D[Database]

图中每个箭头代表一次服务调用。ASP页面为浏览器(或其他客户端)提供服务,业务逻辑层为ASP代码提供服务,数据库通常通过存储过程为业务层提供服务。

采用基于服务的模型在应用的各部分之间是很有意义的。因为Windows DNA应用的这些部分常由网络分隔,所以应用设计应尽量减少这些主要部分之间的通信。不过,ASP和业务逻辑组件可能会有所不同。在简单应用或对可扩展性要求不高的应用中,这两个组件可能在Web服务器上运行,甚至在同一进程中。但无论如何,假设这些组件间采用基于服务的架构来设计解决方案是个不错的选择,因为难以预测未来的增长和可扩展性需求,而且将业务逻辑在COM+应用中与ASP分开运行也很灵活。基于服务的模型对应用的成功很重要。

2. 业务对象在模型中的位置

业务对象可在两个主要方面融入模型:
- 构建基于面向对象设计的服务。虽因性能问题较少采用,但这是一种可行的方法。
- 构建一组位于ASP UI代码和业务服务之间的对象。这些对象能为ASP开发者提供良好的面向对象接口,同时保留基于服务模型在某些任务上的优势。

3. 面向对象的服
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。
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