18、WebWork 调度应用开发指南

WebWork 调度应用开发指南

1. WebWork 基础特性

WebWork 在渲染控件显示时会使用配置参数,这些参数允许通过一组模板指定不同的格式。例如,我们可以创建一组用于生成 XML 的模板,将它们放置在 Web 项目中,并告知 WebWork 使用这些模板,这样应用程序的代码无需更改,输出结果就会从 HTML 变为 XML。框架使用的模板本身就是 WebWork 页面,并且大量使用表达式语言来确定属性设置和国际化选项。

2. 构建 WebWork 调度应用

接下来,我们将构建一个包含两个页面的调度应用。该应用采用 WebWork 框架,属于 Model 2 应用,利用了 WebWork 的一些独特特性,如 Action 类和值栈。

2.1 配置步骤

在 WebWork 应用中,首先要设置配置文件。此应用使用默认属性文件和自定义的 webwork.properties 文件来覆盖部分元素。
- webwork.properties 文件 :该文件位于 WEB-INF 下的 classes 目录中,内容如下:

# WebWork configuration
# See webwork/default.properties for full list of properties that
# can be configured here
webwork.action.packages=com.nealf
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神经网络与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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