3、分布式与并行计算全解析

分布式与并行计算全解析

1. 分布式与并行计算概述

并行和分布式计算让我们能够轻松有效地模拟大型基础设施,如电信网络、空中交通等。我们需要解决协调多台计算机和处理器的问题。

分布式系统是相互连接的独立计算机组,它们通过相互通信来执行多个作业。协调对于提供服务、共享数据或存储单台机器无法容纳的大型数据集至关重要。

并行计算,也称为并发计算,是指单个程序由多个具有共享内存的处理器并行执行,以更快地完成工作。但并发会带来新的挑战,因此需要管理并发程序复杂性的技术。

2. 相关术语解释

为了便于理解后续内容,先明确一些术语:
|术语|解释|
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|Middleware(中间件)|一种软件,充当操作系统或数据库与应用程序之间的桥梁,尤其在网络环境中。|
|Message passing(消息传递)|进程间的一种通信方式,用于并行编程和面向对象编程,通过发送消息(函数、信号和数据包)完成通信。|
|EJB container(EJB容器)|企业Java Bean(EJB组件)是包含业务逻辑的Java服务器组件,EJB容器提供对企业Bean的本地和远程访问。|
|JMS Queue(JMS队列)|一个暂存区,包含已发送但等待读取的消息(仅由一个消费者读取),消息按发送顺序传递,保证每条消息仅处理一次。|
|XML(可扩展标记语言)|一种标记语言,定义了一套规则,用于以人类可读和机器可读的格式编码文档。|
|WS - I(Web服务互操作性组织)|一个开放的行业组织,致力于为选定的Web服务标准组建立Web服务互操作性的最佳实践,跨越平台、操作系

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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