和SOA一起对抗复杂性

过去的方法论,包括结构化编程以及面向对象编程,都是用来对付复杂性的一种思维模式的具体体现。现在,SOA也加入到这个阵营中了。

按找我的理解,SOA是结构化编程在经历面向对象的回旋之后的翻版,也就是传说中的螺旋式上升。这种螺旋式上升投影的结果也可以看成是一种摆动。SOA注重解耦和重用,这和结构化编程有相似之处。但毕竟SOA是在经历了面向对象的思想之后产生的方法论,它是构建在面向对象之上的一个上层建筑。

肯定会有人对这个词不屑一顾,说它是炒作的结果。但我们还是应该仔细的思考一些这中间的一些富有指导意义的东西,因为复杂性正在逼近。如果你只是要做一个小型系统,没有SOA甚至没有面向对象的思考都不会有太大问题。但如果面对的是异常复杂的系统,SOA能帮我们把注意力确定在一个更加精准的地方。

不记得是谁说过,忘记是一种能力。SOA能帮我们忘记一些事情,这就够了。

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的结构与权重更新机制、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稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,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学习掌握RBF神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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