16、UDDI与ebXML:Web服务的关键技术解析

UDDI与ebXML:Web服务的关键技术解析

1. UDDI的未来发展

UDDI 3.0于2002年7月发布,未来版本将基于先前版本构建,并融入诸多增强功能,如额外的安全功能、高级WSDL支持、多注册中心拓扑结构以及新的订阅API。

1.1 数字签名

下一版本UDDI将引入数字签名,用于发布UDDI实体。这一特性有以下优点:
- 提供额外的数据完整性和身份验证,确保UDDI业务和服务发布的准确性。
- 查询UDDI注册中心时,可将查找操作限制在已进行数字签名的UDDI实体上。当查询注册中心时,调用者能确定接收到的数据是否与发布者发布时一致。实体发布者也可利用数字签名,防止被恶意方冒用。而且,数字签名的保证对客户端和发布者具有传递性,确保实体在注册中心之间复制或复制时不发生改变。

1.2 人性化密钥

UDDI 3.0允许为UDDI注册中心内的每个实体分配密钥,而非由注册中心控制。在之前的版本中,当发布者将条目从一个注册中心复制到另一个时,目标注册中心会分配新密钥,且不允许保留原密钥。UDDI 3.0引入了实体提升的概念,发布者可以指定新密钥,由注册中心及其策略决定该密钥是否允许插入。UDDI 3.0还支持基于DNS名称的人性化密钥,例如 uddi:flutebank.com:insurance-division:67 ,这使组织能够根据自身约定管理自己的密钥空间。

1.3 订阅功能

UDDI 3.0引入了新的订阅API,允许对注册中心的更改进行通知。订阅者可以通过编程方式跟踪注册中心的活动,可通过指定查询或感兴趣的条目集来建立订阅。当结果集

【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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