6、面向服务架构(SOA)中的松耦合形式

面向服务架构(SOA)中的松耦合形式

1. 异步通信

在SOA或分布式系统中引入异步通信有其利弊。当发送大量异步消息时,接收响应的顺序可能与发送消息的顺序不同,部分期待的响应可能无法按时到达,这使得编程、测试和调试变得复杂且耗时。

1.1 异步通信的优缺点

  • 优点 :交换服务消息的系统无需同时在线。若需要回复,长时间的响应也不会阻塞服务消费者。
  • 缺点 :服务消费者的逻辑变得更加复杂。

1.2 不同视角下的异步通信

人们在讨论异步通信时,含义可能不同。从消费者角度看,异步通信意味着消费者无需阻塞等待响应;从基础设施(如ESB)角度看,可能意味着使用消息队列来解耦消费者和提供者。

2. 异构数据类型

数据类型的协调是理解大型系统的关键。虽然共享数据类型会使系统开发更简单,但在大型系统中,统一数据类型往往会导致灾难。

2.1 统一数据类型的困境

  • 组织层面 :不同系统的观点和利益差异大,难以达成统一数据类型的协议。
  • 系统扩展问题 :不同系统的扩展需求不同,共享数据类型会导致系统更新复杂,成本高昂。

2.2 不统一数据类型的应对

  • 数据类型映射 :服务提供者定义服务使用的数据类型,消费者需接受这些类型,并通过映射层
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。
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