osworkflow的config代码分析

本文介绍了多种工作流实现,如BasicWorkflow、EJBWorkflow等,并详细解析了AbstractWorkflow中的配置加载过程,包括DefaultConfiguration如何定位及加载osworkflow.xml配置文件。
我们知道,分别有BasicWorkflow,EJBWorkflow,SOAPWorkflow,OfbizWorkflow等实现了
Workflow的接口,但这些实现肯定有一些可以重用的代码,这就是AbstractWorkflow.
工作流configuration的load就是在AbstractWorkflow中调用config包实现的,而且由它负责
控制只能解析一次文件.
com.opensymphony.workflow.config包中,Configuration是一个接口,分别有
DefaultConfiguration和SpringConfiguration两个实现.
我们知道,一般的有osworkflow.xml文件内容如下:

 
 
   
 

系统解析过程如下:
1)DefaultConfiguration中,getInputStream()方法负责load上面的osworkflow.xml文件
 它按这样的顺序来找:
  指定的URL;osworkflow.xml;/osworkflow.xml;META-INF/osworkflow.xml;
  /META-INF/osworkflow.xml
2)找到文件后,load()方法解析文件,并load相应的工厂类.



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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值