35、基于UML的实时对象统一设计方法解析

基于UML的实时对象统一设计方法解析

1. 实时系统逻辑模型的含义

在实时应用中,设计阶段用于描绘对象的序列与用户功能相近,但会跨越系统边界去找出设计系统所需的所有对象。实时模型直接处理按钮、开关、传感器、控制器等,那么实时逻辑模型究竟意味着什么呢?为应用MDA概念,逻辑设计应被视为高级的逻辑模型。在阐述实时逻辑模型时,需遵循以下建议:
- 对象独立性 :在逻辑阶段,所有对象相互独立,以明确每个对象在系统中所扮演的角色。逻辑阶段指定的时序约束仅针对对象自身的操作,不考虑特定实现的其他约束。
- 例如,在逻辑模型中,定时器独立于控制器运行,尽管在实现阶段,它们可能被映射到同一个微控制器中。蜂鸣发生器在实现阶段可由微控制器的子程序实现,但在逻辑阶段其功能是分离的。
- 微控制器在实现阶段作为智能设备使用,为降低系统成本,常被用作通用设备,这会带来调度问题。但在逻辑阶段,应忽略此问题,将所有功能设备视为独立的。
- 功能通用性 :即使实时系统使用现实世界的组件,在设计的逻辑阶段,其功能也应具有通用性。建议构建包含逻辑组件的类库,若需要更特定的设备,可从通用设备派生。
- 例如,执行器是作用于环境的特殊机制,可分为液压或气动类型,其类需单独定义以考虑特定特征。执行器和传感器在实时应用中是互补设备,计算机、微处理器或微控制器则是智能控制器。
- 遵循自然顺序 :在逻辑层面,模型通常遵循事件的自然顺序和时间顺序,不必精确复制实际系统中事件捕获的实现方式。在实时系统中,有两种方法可重复检查事件是否发生:忙等待循环或中断。
- 忙等待通过循环扫描所有被动

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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