24、电子政务服务架构与市场平台解析

电子政务服务架构与市场平台解析

1. 电子政务分布式架构概述

电子政务的发展需要不同机构之间的有效合作,而分布式架构为实现这一目标提供了有力支持。在这种架构中,不同机构负责将自身信息系统的部分视图作为服务进行导出,通过合作网关明确服务的部署位置和方式。

1.1 架构核心组件

  • 合作网关(Cooperative Gateway) :它定义了不同合作组织的结构和连接方式,以及如何将现有的遗留应用集成到共同的合作流程中。系统包装器(System Wrapper)则负责包装公共管理部门(PA)的遗留系统。
  • 编排引擎子系统(Orchestration Engine) :负责协调合作过程中涉及的所有服务。该组件以对等方式工作,在两个不同层面发挥作用。通过“合作流程定义”(技术上称为编排模式)动态查找并链接合适的服务,并与部署在不同合作组织上的不同服务实例进行交互。在特定业务流程的编排过程中,编排引擎还可以与部署在不同组织上的其他编排引擎进行通信,以转移流程控制的责任。
  • 兼容性引擎(Compatibility Engine) :负责在编排过程中管理服务替换。这一功能可用于多种场景,如处理同一服务的不同版本、使用提供改进功能的新服务替换当前使用的服务、在运行时用另一个服务替换不可用的服务,以及一般情况下为系统实施服务质量(QoS),如负载均衡。
  • 前端系统(Front - End System) :代表员工的图形用户界面(GUI)。该组件以动态方式工作,根据特定
【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值