25、Web系统的演变与发展

Web系统的演变与发展

1. Web系统演变研究概述

Web系统演变研究主要聚焦于架构、设计和技术这三个维度的演变,这是该领域研究面临的主要挑战。架构演变的突出挑战包括向面向服务架构(SOA)或模型驱动开发(MDD)的迁移;设计演变的挑战在于重构Web系统设计以满足新需求并提升特定质量,如可用性;技术演变的挑战则是向新平台和新技术(如Ajax)的迁移。

2. Web系统的类型与演变视角

Web系统演变研究针对的不同类型的Web系统包括静态网站、Web应用程序、Web服务、基于Ajax的富互联网应用程序(RIAs)和云计算。为更好地理解和分类Web系统演变的方法,可以从不同视角进行区分:
- 客户端视角 :用户通过Web浏览器看到的Web系统视图。可以通过自动爬取Web系统来获取信息,将Web系统视为黑盒,仅观察和分析其提供的网页输出。
- 服务器/部署视角 :Web服务器访问本地文件系统时看到的Web系统视图。该视角可访问Web系统的源代码,如HTML页面、通用网关接口(CGI)脚本、JavaServer页面(JSP)、PHP脚本和配置文件。
- 开发者视角 :开发者使用Web开发工具(如Dreamweaver)或集成开发环境(IDE,如Eclipse)以及Web服务器或应用服务器(如Apache或Apache Tomcat)时看到的Web系统视图。此视角依赖于工具的抽象和功能。

这三个视角对Web系统演变都具有潜在重要性。理想情况下,有效的Web系统演变方法应支持这三个视角,并跟踪它们之间的依赖关系。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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