9、面向特征的动态软件产品线(DSPL)可变性重配置

面向特征的动态软件产品线(DSPL)可变性重配置

在软件开发领域,动态软件产品线(DSPL)为开发和管理自适应系统提供了新的范例。本文将深入探讨面向特征的DSPL可变性重配置方法,包括实现层面的组合模式、参考实现框架、案例研究等内容。

实现层面的组合模式

角色由程序单元或控制单元实例化。为支持运行时重配置,实现需遵循以下开发原则:
1. 角色实例化单元分离 :基础角色和与可变性相关的角色应由不同的程序单元实例化。不同的基础角色可位于同一单元,而不同的可变性角色建议位于单独的实体中。
2. 基础角色对应大粒度工件 :基础角色应对应粒度大于方法的程序工件,以便通过切面进行编织,即可以围绕声明的方法定义切入点。
3. 可变性角色封装为拦截器 :实例化与可变性相关角色的程序应封装为拦截器,这是一个常规的Java类,并实现Interceptor接口。

在准备动态切面时,切入点的表达式和拦截器的内容取决于角色交互的类型。以下是不同角色交互的组合模式:
| 角色交互 | 组合模式 | JBoss - AOP实现 |
| — | — | — |
| | 切入点:在Ia执行之前或之后
拦截器:Ib,以同步模式(同一线程)运行 | |
| | 切入点:在Ia执行之前或之后
拦截器:Ib,以异步模式(新线程)运行 | |
| | 切入点:在Ib执行周围
拦截器:Ia,决定是否继续执行Ib | |
| | 切入点:在Ib执行之后
拦截器:Ia,作为新成员添加到Ib

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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