6、云服务语义表示、资源配置与大数据资源调度

云服务语义表示、资源配置与大数据资源调度

云服务语义表示基础

在云服务领域,为了更好地描述和管理云服务及相关资源,语义表示起着关键作用。一些优秀的研究成果为我们的工作提供了灵感,例如 mOSAIC 云本体,它是为 mOSAIC 平台开发的,采用 OWL 构建,旨在提升现有云解决方案、平台和服务之间的互操作性,既考虑了终端用户的需求,也考虑了开发者的需求。该本体可用于 mOSAIC 项目中云服务的语义检索和组合,并且由于基于现有标准构建,与以往的工作保持了兼容性。

我们使用基于语义的语言来描述云服务,主要包括 OWL 和 OWL - S。
- OWL(Web Ontology Language) :是一种语义网语言,用于表示事物、实体组以及它们之间的关系。计算机程序可以对 OWL 进行推理,以检查知识库的一致性或推断新知识。OWL 文档(即本体)可以在万维网上发布,并且可以引用其他 OWL 本体或被其他 OWL 本体引用,从而能够表示一个或多个相关主题的复杂知识,并通过网络使其可用。
- OWL - S :是基于 OWL 的语义网框架内的一个本体,主要用于描述语义 Web 服务。它使用户能够在指定约束下自动发现、调用、组合和监控提供不同类型服务的 Web 资源。可以轻松描述服务的工作流程,安排服务的执行顺序,使用流程和决策控制结构,并根据 OWL 本体对其进行注释。OWL - S 模型定义了三个主要类:
- Service :强调客户端与服务之间的交互,指定服务的输入、输出、前置条件和结果。它由三个子类扩展:SimpleProcess 用于定义抽象过程;Ato

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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