22、《拜占庭容错寄存器算法解析》

《拜占庭容错寄存器算法解析》

1. 拜占庭安全寄存器概述

在任意故障模型中,存在拜占庭故障的进程,这时需要考虑寄存器抽象。首先引入的是安全寄存器抽象,随后会讨论规则寄存器和原子寄存器。

对于任意故障系统模型中寄存器的规范和实现,假设读写进程仅会出现崩溃故障,而不会有任意(拜占庭)故障。这是因为定义由拜占庭进程操作的寄存器存在固有困难,任意故障的写入者可能以复杂方式影响正确进程返回的值。不过在实际系统中,这种限制并不显著,因为读写进程通常是客户端,而服务对保证任意故障客户端的一致性属性并无兴趣。

2. 日志多数投票算法(读操作部分)

以下是日志多数投票算法读操作部分的代码:

upon event ⟨lonrr, Read ⟩do
    rid := rid + 1;
    readlist := [⊥]N; reading := TRUE;
    trigger ⟨sbeb, Broadcast | [READ, rid] ⟩;
upon event ⟨sbeb, Deliver | p, [READ, r] ⟩do
    trigger ⟨sl, Send | p, [VALUE, r, ts, val] ⟩;
upon event ⟨sl, Deliver | q, [VALUE, r, ts′, v′] ⟩such that r = rid do
    readlist[q] := (ts′, v′);
    if #(readlist) > N/2 ∧reading = TRUE do
        v := highestval(readli
【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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