分布式面向服务框架(6)

本文介绍了组件容器的概念及其重要作用,并对比了本地组件与分布式组件的特点。组件容器为组件提供了运行环境,控制其生命周期并管理组件间的关系。

本地组件,不涉及远程调用和消息通信。组件之间只存在单个系统的单个容器组件之间调用。

分布式组件,涉及到远程调用和消息通信。涉及两个系统的两个容器之间的客户端组件和服务组组件之间的调用

 

组件容器

(一)组件容器

如下图所示,组件运行在组件容器中。



 

(二)组件容器作用

系统如果没有运行组件容器的话,就不能运行组件,组件必须远行在组件容器中。组件容器,是组件环境载体。组件容器对组件有如下几方面的作用:

第一,组件容器是组件的运行环境,没有容器,就不存在组件。

第二,组件容器控制组件的生命周期。

第三,组件容器注入组件之间的关系。

第四,组件通过组件容器引用容器里其他组件。

 

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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