11、云规模方法:设计与优化可扩展云服务的综合指南

云规模方法:设计与优化可扩展云服务的综合指南

在当今数字化时代,云服务的可扩展性、弹性和成本效益至关重要。本文将深入探讨一种用于设计和优化可扩展云服务的方法——云规模(CloudScale)方法,包括其符号表示、角色定义、方法步骤以及如何识别关键需求。

1. 云规模方法的符号表示

云规模方法使用特定的符号来描述其方法步骤,这些符号有助于清晰地表示流程和任务。以下是主要的符号及其含义:
- 开始或停止 :描述方法步骤的开始和结束。对于分解的过程,在高层过程开始和结束的地方开始和停止。
- 工具驱动的过程 :由工具支持的任务,该过程可能会在后续进行分解。
- 决策 :控制流程取决于一个决策,这个决策可能涉及复杂的手动任务。
- 工件 :用于存储文本或模型的文件。
- 外部工件 :外部于所示过程的工件。
- 手动任务 :手动、复杂的任务,可能会借助 CloudScale 之外的工具,如文本编辑器、编译器、监控工具等。
- 外部手动任务 :外部于所示过程的手动任务。
- 角色 :CloudScale 中的角色之一。
- 数据流 :指定方向上的数据流。
- 数据与控制流 :指定方向上的数据流以及带有手动工作的控制流。
-

【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。
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