关于Mantis变更日志(Changelog)和路线图(Roadmap)的说明

本文介绍如何在 MantisBT 中使用变更日志 (Changelog) 和路线图 (Roadmap) 功能,包括如何正确地给问题指定版本号及目标版本,以便更好地管理和规划项目。
变更日志(Changelog):是已经修改好了问题的日志,需要给项目添加版本号,并且在添加/解决问题时都指定了相应的版本号,才会显示。

路线图(Roadmap):是计划在某个版本修改某些问题的日志,需要给问题指定“目标版本”才能显示。(提示:指定“目标版本”,应该进入“ 高级更新”功能修改,或者在报关问题时,进入“高级报告”功能)。


初用Mantis,Roadmap功能也是刚摸索出来,如果你有更好的理解,望不吝赐教。
【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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