4、企业 JavaBeans 全面解析

企业 JavaBeans 全面解析

1. 企业 JavaBeans 概述

企业 JavaBeans(Enterprise JavaBeans,简称 EJB)是用于实现企业应用业务逻辑的组件,而 EJB 也是企业 JavaBeans 所遵循的一种架构。在深入了解 EJB 之前,我们先来看看它与普通 JavaBeans 的区别。

2. 企业 JavaBeans 的特性

企业 JavaBeans 具有以下几个重要特性:
- 动态性 :企业 JavaBeans 在两个方面具有动态性。一方面,它们可以在部署时进行定制;另一方面,其实例由容器在运行时创建。这意味着,通过修改部署描述符文件中的参数,就可以改变企业 JavaBeans 的行为,而无需更改代码并重新编译。这种特性使得开发者能够编写灵活的 Bean,可被各种应用使用,并根据不同应用的需求进行定制。
- 容器控制 :企业 JavaBeans 由 EJB 容器创建、管理和服务,没有容器就无法运行,即它自身没有 main() 方法。此外,容器充当 Bean 与其客户端之间的中介,并提供事务管理和安全等系统级服务。将这些服务与 Bean 分离,使得服务信息可以在应用组装和部署期间由工具进行管理,而不是硬编码到 Bean 中,这有助于使 Bean 更具动态性、可定制性和可移植性。
- 一次编写,随处部署 :由于企业 JavaBeans 是用 Java 编写的,它们自然继承了 Java 的操作系统独立性,即“一次编写,到处运行”。而 EJB 平台在此基础上更进一步,因为 Bean 及其运行的容器/服

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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