17、Web服务技术整合与JAX API详解

Web服务技术整合与JAX API详解

1. ebXML业务协作场景实现

在商业协作中,ebXML发挥着重要作用。以Flute Bank和其文具供应商OfficeMin的业务合作为例,展示了ebXML如何将业务流程定义、协议设置和消息服务整合在一起,实现业务协作。具体步骤如下:
1. OfficeMin准备工作
- 构建符合ebXML的应用程序或购买现成产品,并实现业务流程。
- 将公司简介和协作协议配置文件(Collaboration - Protocol Profile)上传到ebXML注册中心。这些文件以XML形式描述了公司能够参与的业务场景和相关消息。
2. Flute Bank的操作
- 查询ebXML注册中心,获取OfficeMin的协作协议配置文件。
- 将自己的简介和能力信息保存到注册中心,供OfficeMin或其他合作伙伴获取。
- 确定能够与OfficeMin执行特定业务场景(如下采购订单),在执行该场景前,提交协作协议(Collaboration - Protocol Agreement),明确要使用的场景以及与传输和安全相关的要求。
3. 双方达成合作并开展业务
- OfficeMin接受并同意该协作协议。
- Flute Bank根据获取的场景,实现自身系统的相应部分(如发送采购订单和处理返回发票的应用程序)。
- 双方开始进行业务合作。

这个过程可以用以下mermaid流程图表示:


                
【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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