2、面向切面编程(AOP)与 AspectJ 的深入解析

面向切面编程(AOP)与 AspectJ 的深入解析

1. AOP 与 AspectJ 的发展历程

1.1 个人经历与早期探索

早在 1998 年,我初次接触到 AspectJ,当时它还处于起步阶段。到了 2002 年,我开始更深入地探索这一技术。AspectJ 作为面向切面编程(AOP)的一种实现,为解决面向对象编程的一些不足带来了新的思路,就像一股清新的空气。我最初的实验促使我在 2002 年为 JavaWorld 撰写了一系列关于 AOP 和 AspectJ 的文章,并在 2003 年完成了相关内容的编写。此后,我在许多会议上分享了 AOP 和 AspectJ 的应用,以及如何将它们与 Spring 框架结合使用。

1.2 技术的发展与变化

从最初版本发布至今,AspectJ 和相关技术发生了巨大的变化。曾经,AspectJ 是一门新兴语言,Spring 也刚刚问世,Java 平台上的替代语言寥寥无几。如今,AspectJ 已发展成为一门成熟的语言,Spring 成为了企业软件开发的事实上的轻量级框架,Java 平台上也涌现出了众多新的语言。然而,软件的复杂性仍在急剧增加,我们应对复杂性的能力并未得到显著提升,因此,寻找更好的方法来降低实现复杂性的需求始终存在。这使得使用 AspectJ 实现的 AOP 成为企业 Java 开发者工具箱中的重要工具。

1.3 AspectJ 的显著变化

AspectJ 本身也经历了显著的变革。现在它支持两种语法:传统语法和基于注解的 @AspectJ 语法,后者降低了使用 AspectJ 的门槛。它还支持多种织入方式,包括加载时织入,使得 AspectJ 在监控和跟踪等

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Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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