27、共识算法:从日志记录到随机化的全面解析

共识算法:从日志记录到随机化的全面解析

1. 领导者驱动共识算法的终止性与性能

领导者驱动共识算法在终止性方面表现出色。由于 epoch - change 原语的单调性和一致性,且算法仅在先前活动的、时间戳较小的 epoch 共识实例中止后才初始化新实例,因此满足调用格式良好的 epoch 共识实例序列的要求。根据底层 epoch - change 原语的最终领导属性,存在一个具有时间戳 ts 和领导者进程 ℓ 的 epoch,使得不再有新的 epoch 启动,且 ℓ 是正确的。该算法仅在 epoch - change 原语启动另一个 epoch 时才中止 epoch 共识实例,所以在启动 epoch (ts, ℓ) 之后,epoch 共识实例 ep.ts 的终止条件意味着每个正确的进程最终会在实例 ep.ts 中进行 ep - 决策,并紧接着进行 uc - 决策。

性能方面,“领导者驱动共识”算法的复杂度完全取决于底层 epoch - change 和 epoch 共识原语的实现复杂度,因为该算法不直接通过点对点链接抽象或广播抽象进行消息通信。

2. 日志记录共识

在故障恢复模型中,我们引入了日志记录统一共识抽象,它依赖于上一节的“领导者驱动共识”算法,并对 epoch - change 和 epoch 共识抽象进行扩展以适应故障恢复模型。

2.1 日志记录统一共识的规范

日志记录统一共识抽象是对统一共识抽象的小修改,通过放宽终止属性并消除完整性属性得到。具体来说,只有从不崩溃的正确进程需要进行决策,且一个进程可以多次决策。这在故障恢复模型中是不可避免的。

【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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