21、高级概念:动态配置、错误处理、消息关联与持久化

高级概念:动态配置、错误处理、消息关联与持久化

1. 动态配置

在某些场景下,我们希望能够在运行时修改路由规则,而无需重启应用程序。路由服务支持动态配置,这意味着可以在运行时更改过滤器,而无需回收应用程序。

1.1 使用规则
  • 编程式更改路由过滤器 :虽然服务启动时会使用 web.config 文件,但任何更改都需要创建一个新的 RoutingConfiguration 对象,并将其作为参数传递给 RoutingExtension ApplyConfiguration 方法。
  • 完整配置更新 :更新路由服务时,需要传递一个新的完整配置,而不能仅修改某些元素。已经在处理中的会话将继续使用原始配置,新会话将使用新配置。
1.2 实现步骤

以下是使用 RoutingConfiguration 对象实现动态配置功能的代码示例:

void UpdateConfiguration() 
{ 
    RoutingConfiguration rc = new RoutingConfiguration();

    // 第一个服务端点配置
    ServiceEndpoint submitClaim = new ServiceEndpoint(
        ContractDescr
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和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和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和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,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和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学习和掌握RBF神经网络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,注重理论分析仿真验证相结合。
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