18、深入解析Oracle身份与访问管理套件集成及常见问题解决

深入解析Oracle身份与访问管理套件集成及常见问题解决

1. 集成Access Manager与E - Business Suite
1.1 验证管理服务器和数据源

首先,要确保“user”和“dbcFile”属性与部署参数中指定的一致。可以通过“Monitoring”选项卡来确认数据源已启用并正在运行。若有需要,还能使用该选项卡中的“Testing”工具测试连接。
验证完管理服务器和数据源后,进入“Deployments”,找到名为“ebsauth_dev”的Oracle EBS AccessGate应用程序。它应已部署,处于活动状态且运行状况良好。若不符合这些条件,可尝试停止并重新启动该部署,同时检查WLS日志,查看是否存在可能表明配置问题的错误。

1.2 访问AccessGate URL

若所有组件都正常运行,就可以使用浏览器访问AccessGate URL。具体访问路径为:http:// : / /ssologout_callback ,例如:http://10.0.70.229:17043/ebsauth_dev/ssologout_callback 。若访问成功,会看到一个空白页面;若收到错误页面,则需检查服务器。

1.3 配置Oracle Access Manager中的资源

配置好AccessGate应用程序后,接下来要配置OAM和相应的WebGates,以保护EBS应用程序URL。操作步骤如下:
1. 使用浏览器登录OAMConsole。
2. 导航到“Application Security Launch Pad”,点击“Application Domain

【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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