14、面向服务的元建模架构技术解析

面向服务的元建模架构技术解析

1. 多保真度服务系统

1.1 面向服务架构(SOA)概述

面向服务架构(SOA)是一种应用程序利用网络中可用服务的架构方法。它通过在运行时提供可替换的本地/远程组件服务之间的协作,来应对大型单体应用程序的复杂性和挑战,前提是组件服务的语义相同。服务网络将本地/远程服务提供商聚集在一起,以实现以网络为中心的请求服务所代表的服务协作,这些请求服务是服务提供商分层组织协作的表达。

1.2 多保真度服务系统(MSS)概念

在概念性的多保真度服务系统MSS中,本地/远程服务提供商(提供可执行代码)的语义被泛化为服务功能的可替换多保真度实现 —— 服务上下文。语义上,请求服务类似于协作活动,而操作服务类似于服务提供商的动作。

1.3 服务上下文相关概念

  • 服务上下文定义 :服务上下文是相关命名条目的集合,每个名称唯一关联一个常量、计算值或未定义值。条目的名称根据域属性创建上下文的命名空间,与上下文值关联的属性序列称为路径,上下文条目的属性路径指定上下文数据的语义。
  • 服务上下文分类 :给定所有条目的集合ES,所有服务上下文的集合CS等于ES的幂集P(ES)。具有常数值的上下文称为数据上下文或数据模型,用DC表示;包含已评估条目的上下文称为上下文模型,用CM表示。因此,上下文集合CS是DC和CM的并集,即 $CS = DC \cup CM$。

1.4 请求服务与多保真度服务系统定义

  • 请求服务 <
【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与分类,实现对不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代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,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。
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