18、基于SBVR的RESTful Web应用框架

基于SBVR的RESTful Web应用框架

在当今的信息系统开发中,如何有效地管理业务规则并将其与实际的数据存储和网络架构相结合是一个重要的问题。SBVR(Semantics of Business Vocabulary and Rules)作为一种用于描述业务词汇和规则的语言,为解决这一问题提供了有力的支持。本文将深入探讨如何利用SBVR构建RESTful Web应用,包括数据库模式的推导、规则到SQL查询的转换以及RESTful接口的构建等方面。

1. 模型关系分析

在SBVR模型中,存在道义模型(deontic model)和真值模型(alethic model)。当道义模型中某些必须的命题在真值模型中不可能成立,且所有可能的命题都是必须的时,道义模型被认为是多余的,因为它没有提供超出已知可能性的关于期望状态的信息。如果两个模型允许的状态是不相交的,那么整个模型被认为是无效的,因为道义模型所追求的状态在真值模型中被认为是不可能的。如果两个模型部分重叠,模型可以执行,但用户应被警告,道义模型中认为理想的部分状态是无法达到的。

在推断出两个子模型之间的关系后,我们取它们的交集作为有效模型并尝试执行。由于模态的差异,在违反特定规则的情况下,是否需要求助于模型所有者取决于该规则是道义规则还是真值规则。

2. 推断数据库模式

SBVR模型是一种抽象的构造,当它被实例化为信息系统时,它定义了术语和事实类型实例所能占据的空间。我们可以通过将其提取并映射到关系数据库来明确这种结构。关系数据库不仅是信息系统中占主导地位的持久化技术,而且由于其声明性的特点,也是持久化基于SBVR的信息系统的理想选择。关系数据库通过SQL(一种声明性语言)进行交互,

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值