Liferay Portal 之 jbpm 配置

本文介绍如何在Liferay Portal 4.2.1上部署工作流。步骤包括下载并配置必要的软件包,修改文件名及路径,以及创建并运行一个示例工作流。通过输入特定的XML工作流定义,用户可以完成工作流实例的创建。

1、首先下载 Liferay Portal Professional 4.2.1 (Bundled with Tomcat for JDK 5.0)

2、使用其默认的 HSQL 数据库,即不去更改其数据库配置。

3、下载 liferay-portal-servicemix-4.2.1.war 和 iferay-portal-jbpm-4.2.1.war
http://www.liferay.com/web/guest/downloads

4、把下载的这两个包分别更名为jbpm-web.war 和 servicemix-web.war

5、把 jbpm-web.war 和 servicemix-web.war 拷贝到 Tomcat 的 webapps 目录中

6、 把 webapps\jbpm-web\WEB-INF\sql  目录中的 hsqldb.create.jbpm.3.1.sql 文件更名为 jbpm.script  ,并把它放入 tomcat 的 bin 目录。

7、运行 Tomcat 的 startup.bat

8、 打开 http://localhost:8080/ ,并使用 test@liferay.com 用户登录 (密码为 test)

9、 增加  workflow portlet 项,选择其中的 definitions 标签,选择 add 按钮。

10、在  text area 中输入工作流定义,如:

1
 2<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
 3
 4<process-definition xmlns="urn:jbpm.org:jpdl-3.1" name="Example Process">
 5    <start-state name="start">
 6        <task>
 7            <assignment class="com.liferay.jbpm.handler.IdentityAssignmentHandler" >
 8                <companyId>liferay.com</companyId>
 9                <type>user</type>
10                <name>test@liferay.com</name>
11            </assignment>
12            <controller>
13                <variable name="text:color" />
14                <variable name="text:size" />
15            </controller>
16        </task>
17        <transition name="to_t" to="t"/>
18
19    </start-state>
20
21    <task-node name="t">
22        <task name="t" >
23            <controller >
24                <variable name="text:color" access="read" />
25                <variable name="text:size"  access="read"/>
26            </controller>
27            <assignment class="com.liferay.jbpm.handler.IdentityAssignmentHandler" >
28                <companyId>liferay.com</companyId>
29                <type>user</type>
30                <name>test@liferay.com</name>
31            </assignment>
32        </task>
33        <transition name="to_end" to='end' />
34    </task-node>
35    <end-state name="end"></end-state>
36</process-definition>

11、 提交此示例,则生成一个工作流程。

12、在  tasks view ,选择 "manage" 来执行此 tasks 。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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