1) mapping technology from object model
对象模型映射
2) FOM mapping file (FMF)
联盟对象模型映射文件
4) object mapping
对象映射
1.
Meanwhile, Object mapping, grid service encapsulating and security configuration, are considered as the barriers in developing the agent.
从地震网格的系统组成出发,分析了该代理的设计要求、功能和数据格式,同时指出了开发该代理的关键技术问题,即对象映射、网格服务包装、系统安全配置。
2.
Firstly OGSA(open grid service archi-tecture) and the characteristics and its mechanism of RBNB(ring buffer network bus) are analyzed,then an architecture of the data acquisition and tele-observation system based on OGSA and RBNB is given,and its workflow also is given,finally the key implementing technologies as grid service factory,grid service instance and object mapping are discussed.
分析了开放网格体积结构(OGSA)和数据流服务工具包令牌缓冲网络总线(RBNB),提出了地震网格数据采集与遥现系统的总体框架和工作流程,对数据采集系统的网格服务工厂(GRSF)、网格服务实例(GRSI)、对象映射等实现中的关键技术进行了探讨。
5) object map
对象映射
1.
An example about how to realize the process of object map is introduced by applying the(object)-oriented technology.
应用面向对象技术,用一个实例叙述了这种对象映射的过程。
6) mapper object
映射子对象
补充资料:控制对象数学模型
控制对象数学模型
controlled object mathematical model
kongzhidulxiang Shuxue moxing控制对象数学模型(controlled object mathe·matical model)用数学形式对自动控制系统中被控对象的本质特征和变化规律的一种抽象的表述。数学模型的结构形式可以是一个或一组代数方程、微分方程、差分方程或统计学方程等,或它们的某种适当组合;也可以是其它的数学描述,如几何、拓扑、数理逻辑、模糊逻辑和人工神经元网络等。通过这些结构形式,定性或定量地描述对象各变量之间的相互关系或因果关系,反映对象的行为和特征。 根据所描述的是稳态的还是动态的对象行为规律,数学模型有静态模型和动态模型之分。 在计算机控制领域,建立对象数学模型的目的主要有:①设计控制系统;②进行控制器参数整定和控制系统调试;③在线估计被控对象参数;④制订被控过程优化操作方案;⑤被控对象的故障检测和诊断;⑥设计仿真培训系统。 建立数学模型的方法可分为3类。 机理建模利用各有关学科领域的基本定律和原理以及组成对象的部件的特征所演绎出的数学模型称为机理模型。机理模型的结构形式一般能描述对象内部的本质特征和因果联系。模型的形式及其复杂程度由对象的特点和模型的用途决定。 建立对象机理模型的方法称为机理建模,它因对象所属不同学科领域而有一定差异。如对于工业生产过程,机理建模就是通过对生产过程机理的充分了解,写出各种有关的平衡方程,如:质量平衡方程,能量平衡方程,动量平衡方程,相平衡方程以及反映流体流动、传热、传质、化学反应等基本规律的运动方程、物性参数方程和某些设备的特性方程等,从中获得所需的数学模型。实际生产过程的动态特征往往非常复杂,建立模型时必须突出主要因素,忽略次要因素,作出合理的假定,进行必要的近似处理,例如线性化、分布参数对象集中化和模型降阶等。 机理模型的特点是能刻画对象内在特征和变化规律,具有先验性、预估性和较宽的有效范围。但是,对于内部机理完全未知或部分未知的对象,机理建模难以获得满意的精度。 系统辨识系晚抖识是利用对象输人输出数据所提供的关于对象动态特性的信息建立数学模型的理论和方法。它是现代控制理论的一个分支。辨识的实质就是从一组模型类中按照某种误差评价准则选择一个模型,使之能最好地拟合实际对象的动态特性。通常,预先给定一类已知结构的模型,一类输人信号和一个衡量被辨识的对象输出和模型输出之间误差的评价函数。然后在给定的模型类中,选择对于给定的一类输人信号使误差评价函数值达到最小的模型,作为辨识的结果。
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参考词条