Flex的通信方式(一)――Webservice-1

本文介绍如何使用Flex中的特定标签与WebService进行数据交互。通过实例演示了如何调用WebService的方法并正确传递参数。
  flex与Webservices与简单通信
  1、格式:
  flex中有个的标签能够负责flex与webservices之间交互 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 值1 8. 9. 值2 … 10. 11. 12. 13. 14. 15. 组件表示WebService的一个方法,属性name值必须与WebService中的定义名称相同 标签下传递参数,需要注意的是参数的名称及顺序必须与WebService中的定义相同。
  2、范例:
  本实例是整理的网络上《五分钟用Flex构建WebService应用》的博客,使用的是"http://www.webxml.com.cn/WebServices/WeatherWebSe rvice.asmx?wsdl"地址提供的天气服务数据 height="334" width="409" editable="false" x="10" y="82"/>
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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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