18、基于组件的数字图书馆设置向导工具的设计、实现与评估

基于组件的数字图书馆设置向导工具的设计、实现与评估

1. 引言

数字图书馆的复杂程度因内容和服务范围而异。简单的系统如 BDBComp 仅提供搜索、浏览和提交功能,而复杂的系统如 CITIDEL 还包括高级搜索、统一集合浏览、绑定和讨论列表等服务。

许多现有的数字图书馆采用单体架构,其开发项目需要经历密集的设计、实现和测试周期。而基于软件组件的模块化架构不仅是广泛接受的软件工程实践,还有助于系统在信息交换和服务协作层面的互操作性。

然而,基于组件的架构虽然有利于数字图书馆的构建和扩展,但系统的配置并非易事。其复杂性在于每个组件的配置以及组件之间功能依赖的解决。在现有系统中,配置通常通过手动或命令行脚本完成,但这两种方式在数字图书馆的广泛应用中并不合适,因此需要研究更高级的技术来支持简单地创建完整的数字图书馆。

本文采用的方法是将构建和定制数字图书馆的任务分解为多个步骤,并通过开发一个运行在软件组件池之上的数字图书馆设置向导来引导用户完成这些步骤。向导应用程序适用于协助用户执行复杂和不常进行的任务,将任务呈现为一系列明确定义的步骤。

2. 架构概述

向导的架构基本遵循 MVC(模型 - 视图 - 控制器)框架,并增加了一个持久化层。

  • 模型层 :最初基于从 ODL(开放数字图书馆)框架收集的配置要求进行设计,后来为了支持不同组件池的配置进行了扩展。该扩展受 5S(流、结构、空间、场景、社会)框架对数字图书馆定义的启发。在 5S 框架中,典型的数字图书馆被非正式地定义为一组数学组件,每个组件被精确定义为框架中形式构造的功能组合或基于集合的组合。我们的配
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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