15、真正面向服务的元建模架构解析

真正面向服务的元建模架构解析

1. 服务导向的三大支柱

服务导向有三个核心支柱,它们构成了整个服务体系的基础。
- 情境化(Contextion) :情境化允许以通用方式指定模型,使其能够统一处理上下文数据。它要求上下文条目的数据类型与服务提供者的本体一致,这是一种参数多态的形式,能让服务导向语言更具表达力,为所有请求服务的输入和输出提供一种通用类型。
- 多保真度管理(Morphing) :请求服务的变形受用户选择的初始保真度和保真度变形器的影响。与保真度相关的变形器使用最终用户提供的启发式方法,这些方法依赖于输入服务上下文和从服务提供者获得的后续中间结果。多保真度管理是一种调度机制,类似于临时多态,在运行时通过保真度投影重新配置或变形请求服务的保真度。
- 服务多类型化(Service multityping) :应用于服务签名和提供者的服务多类型化是一种子类型多态,其目标是通过服务提供者实现和注册查找的服务类型范围找到服务提供者的远程实例。它还允许多保真度操作服务以不同的服务保真度调用服务提供者实现的主要服务类型的操作。对于为请求服务的服务签名提供服务的服务提供者,请求服务的多类型化指定了哪些服务提供者需要额外提供以补充网络中现有的服务提供者。

2. SML语言基础

2.1 元模型与SML

语言可以通过其元模型以极大的灵活性进行指定,也可以通过语法来定义,如Java语言的扩展巴科斯 - 诺尔范式(EBNF)。元模型层的主要职责是定义描述语义域的语言,使用户能够对各种不同的问题域进行建模。真正面向服务的元建

【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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