2、人机云平台:功能、应用与决策支持服务

人机云平台:功能、应用与决策支持服务

1. 人机云平台即服务(PaaS)概述

人机云平台的平台即服务(PaaS)功能旨在支持基于人类的应用程序的开发和部署。该平台的主要参与者可分为以下三类:
- 终端用户(应用/服务开发者) :利用平台特性创建和部署需要人力的应用程序。
- 贡献者 :处理在人机云环境中运行的基于人类的应用程序发出的请求。
- 系统管理员和基础设施提供商 :拥有并维护所需的计算基础设施。

终端用户对平台设计的主要需求包括:
- 平台必须提供工具来部署、运行和监控需要人类信息处理的应用程序。
- 平台必须允许指定应用程序所需的人类信息处理类型。
- 平台必须允许估计应用程序可用的人力资源。

2. 应用程序描述

PaaS 云服务模型的最终目标是通过提供专门的软件库和工具来简化应用程序的开发和部署。在人机云环境中,部署的应用程序必须包含一个描述符,其组成部分如下表所示:
| 组成部分 | 描述 |
| — | — |
| 配置参数 | 例如控制编译代码行为的环境变量 |
| 软件依赖项 | 应用程序依赖的平台服务和/或其他应用程序,如数据库服务、消息服务等 |
| 人力资源需求 | 指定应用程序所需的具有特定技能和能力的贡献者,这些需求在服务部署期间解决,可能比软件需求更难满足 |
| 数字合同模板 | 为每种类型的人力资源定义贡献者参与、义务和奖励的可测量且机器可理解/检查的规范 |

为了正式规

【电能质量扰动】基于ML和DWT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)和离散小波变换(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解,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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和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效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值