6、工作流基础概述

工作流基础概述

1. 工作流核心概念

工作流实例在需要时,可从数据库中检索并在工作流运行时重新构建。通过将持久性服务注册到工作流运行时,所有工作流都能使用此功能。若你倾向其他持久性机制,可从抽象的 WorkflowPersistenceService 类派生自己的持久性服务,并将其注册到运行时引擎。持久性服务是核心工作流服务之一。

其他核心服务包括:
- 提交工作批处理( DefaultWorkflowCommitWorkBatchService
- 运行时线程管理( DefaultWorkflowSchedulerService
- 工作流跟踪( SqlTrackingService

这些服务都可使用默认实现,也可用自定义实现替代,以满足你的需求。

本地服务则由你开发,用于各种目的。常见用途是作为工作流的通信渠道。其目的、设计和实现完全由你决定。注册本地服务的方式与核心服务类似。注册后,工作流可以调用服务上的方法或处理服务发出的事件。本地服务是工作流与应用程序其他部分通信的重要机制。

2. 设计时工具

使用工作流模型的一个重要好处是能够可视化设计和维护工作流。工作流框架(WF)包含一组可视化工具,可让你在不离开 Visual Studio 环境的情况下设计工作流和自定义活动。这些工具与 Visual Studio 完全集成,支持拖放式开发体验。虽然你可以不使用可视化设计器,仅使用 WF 类库来构建工作流,但这样会失去 WF 最吸引人的特性之一。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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