27、深入解析JAXR API:从基础到应用实践

深入解析JAXR API:从基础到应用实践

1. JAXR API概述

JAXR API为客户端应用程序与注册表交互提供了途径,其核心是RegistryService接口,由JAXR可插拔提供程序层实现。该接口允许客户端查询支持的功能级别,并获取底层注册表特定提供程序的三个主要接口引用:
- BusinessLifeCyleManager接口:基于信息模型创建对象。
- BusinessQueryManager接口:使用信息模型中的对象查询注册表。
- DeclarativeQueryManager接口:对注册表执行声明式查询。

信息模型中的所有对象在JAXR中都以接口形式实现,具体实现类由底层注册表提供程序提供。为便于讨论,我们将JAXR API分为四个部分:连接到注册表、创建数据项、查找数据以及对注册表执行查询。

2. JAXR与连接操作

任何JAXR应用程序的首要步骤是建立与底层注册表的连接,这通过RegistryService接口进行抽象。一般而言,JAXR应用程序遵循以下步骤:
1. 创建ConnectionFactory。
2. 从该工厂创建到注册表的Connection对象。
3. 向Connection传递注册表操作员所需的用户凭据(如用户名和密码)。
4. 从连接中获取RegistryService的引用。
5. 使用RegistryService进行操作。

JAXR采用工厂模式和ConnectionFactory,可通过属性配置来初始化底层Connection对象。可以从J2EE容器的JNDI上下文获取JAXR工厂,示例代码如下:

【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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