Enterprise Library 3.0 发布

微软正式推出Enterprise Library 3.0,包括8个应用程序模块,如缓存、数据访问、异常处理等,并提供了Application Block Software Factory,用于创建自定义的应用程序模块。

微软今天发布了Enterprise Library 3.0,又有新的东西可以研究了,在Enterprise Library 3.0中包含如下8个应用程序块:

l         Caching Application Block

l         Cryptography Application Block

l         Data Access Application Block

l         Exception Handling Application Block

l         Logging Application Block

l         Policy Injection Application Block

l         Security Application Block

l         Validation Application Block

同时还提供了一个小型的Software Factory——Application Block Software Factory,可以创建自己的Application Block,之前我也有过介绍Enterprise Library v3中的新成员:Application Block Software Factory

下载地址:

http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=62ef5f79-daf2-43af-9897-d926f03b9e60&DisplayLang=en

急于尝鲜的朋友可以先参考一下Tom Hollander提供的两个关于Enterprise Library 3.0的预览和新特性的PPT,下载地址:

http://www.microsoft.com/downloads/details.aspx?FamilyID=c6d1aec2-e02e-4046-bcf8-174a3d37cdf3&DisplayLang=en

Enterprise Library 3.0 CTP阶段的时候我也写过几篇文章,有兴趣的朋友也可以参考一下:

Enterprise Library 3.0体验(4):Validation Application Block与ASP.NET的集成

Enterprise Library 3.0 体验(3):使用配置文件的Validation Application Block

Enterprise Library 3.0 体验(2):使用Validation Application Block

Enterprise Library 3.0 体验(1):集成VS2005的配置工具和配置区加密支持

对于Burce Zhang也有过介绍:Policy Injection Application Block

 

Trackback: http://tb.blog.youkuaiyun.com/TrackBack.aspx?PostId=1554182


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算子理论与递归神经网络(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与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与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与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网络结构设计与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与应用能力。
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