20、SaaS 应用多租户业务流程与主题导向标签推荐系统解析

SaaS 应用多租户业务流程与主题导向标签推荐系统解析

1. SaaS 应用多租户业务流程

在 SaaS 应用中,为实现多租户业务流程,需考虑诸多关键因素。

1.1 行为术语与约束验证

对行为术语进行修改时,会进行验证。若修改导致负面结果,即违反某些约束,修改将被拒绝,并显示被违反的约束。每次对行为术语进行更改时都会进行此类验证,以确保 SaaS 应用实例的完整性不受损害。当修改失败时,设计者可能会采取进一步行动,如考虑放宽约束或针对特定客户专门定制行为术语,避免影响其他租户。

将时间约束纳入行为术语和流程定义,意味着仅会考虑相关的约束集。这种有针对性的验证减少了需要验证的约束数量,同时不会过度限制行为的可能修改,相比设置全局约束集来保护应用完整性是一种改进。

1.2 实现框架

实现多租户业务流程的框架如下:
- 设计阶段 :SaaS 设计者/供应商在设计时使用一组行为术语定义允许的行为。
- 运行阶段 :租户可使用流程定制和可视化工具请求定制。实际定制在模型提供者工厂(MPF)中实现,MPF 在单个运行时维护所有行为术语及其特化。SaaS 设计者也可在运行时对核心行为应用补丁和升级,还能构建和修改视图。

MPF 使用验证模块验证定义的行为和流程定义的正确性。使用 Romeo 即时模型检查器验证 TCTL 约束与生成的 TPN。若修改违反约束,将被拒绝,并将问题反馈给设计者,指明受影响的行为术语和被违反的约束。

执行引擎根据流程定义对行为术语进行分组,以执行和维护流程实例。使用

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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