41、服务管理高级定制与报表分析

服务管理高级定制与报表分析

1. 创建用户预配活动模板

在服务管理中,创建用户预配活动模板是一项重要操作,以下是具体步骤:
1. 在“活动”选项卡上,点击“添加”并选择“用户预配活动”。
2. 在“用户预配活动属性”表单中,点击“确定”关闭该表单并返回“变更请求”表单。
3. 在“变更请求”表单中,转到“常规”选项卡。
4. 在“常规”选项卡的“标题”字段中输入“用户预配请求”。
5. 在“变更请求”表单中,点击“确定”关闭表单并保存模板。

2. 验证自定义活动

为验证自定义活动能否触发自动预配用户账户的工作流,可按以下步骤操作:
1. 在服务管理器控制台中,转到“工作项”。
2. 选择“变更管理”,然后选择“创建变更请求”控制台任务。
3. 选择“用户预配请求”模板。
4. 在“变更请求”表单中,转到“活动”选项卡。
5. 打开“用户预配活动”并填写用户名、名字和姓氏。
6. 点击“确定”关闭“活动”表单,再点击“确定”关闭“变更请求”表单。
7. 等待几秒钟,然后刷新视图,查看变更请求是否变为“进行中”状态。
8. 当变更请求变为“进行中”状态时,意味着第一个活动也处于相同状态。可通过“变更请求”表单或“审核活动”视图批准审核活动。等待变更请求更新活动状态,当审核活动变为“已完成”时,下一个活动将变为“进行中”状态。
9. 当“用户预配活动”变为“进行中”状态时,将触发预配工作流。转到“管理” -> “工作流状态”并选择“ProvisionUserWF”。
10. 选择“所有实例”选项卡,验证是否有“成功”条目表明工作

【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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