26、多云应用运行时自适应规则的演变

多云应用运行时自适应规则的演变

在当今的多云环境中,应用程序需要具备高度的适应性以应对各种变化和问题。本文将详细介绍一种多云应用自适应框架,以及相关的元模型扩展,旨在实现应用程序在运行时的自适应规则演变。

多云应用自适应框架

我们提出的多云应用自适应框架具有以下几个关键能力:
1. 规则推理 :从现有的自适应规则中推断出新的规则。
2. 规则转换 :将规则转换为工作流引擎能够执行的格式。
3. 动态调整 :动态改变与问题事件相关的自适应工作流,以更好地应对问题。
4. 规则编辑 :编辑自适应规则,以便在自动生成的规则需要调整时使用。
5. 历史浏览 :浏览自适应历史记录,检查规则的成功率和性能。

该框架的架构包含以下几个主要组件:
- 自适应用户界面(Adaptation UI) :专家可以通过该界面编辑和执行自适应规则,并可视化应用程序的自适应历史记录和分析结果。
- 转换器(Transformer) :将编辑或自动生成的规则从CAMEL格式转换为规则引擎所需的格式,并将执行规则的工作流部分转换为自适应引擎所需的工作流语言。
- 规则引擎(Rule Engine) :负责触发规则的执行路径,根据输入的监控事件选择最合适的规则,并将其传递给转换器。同时,规则引擎还会持续评估所有能够应对特定事件的自适应规

【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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