14、灾害管理中基于本体的传感器Web服务集成

灾害管理中基于本体的传感器Web服务集成

1. 引言

灾害可能由洪水、地震、技术故障或恐怖袭击等多种原因引发。在当今联系日益紧密的世界里,高效处理这些紧急情况对公共安全至关重要。灾害早期往往会呈现爆发式增长,进入所谓的“混乱阶段”,缩短这一阶段对减少灾害损失至关重要。

在混乱阶段,消防、警察等防御组织需要处理海量信息。危机团队成员为了做出明智决策,必须处理来自公众、现场部队、合作伙伴组织的信息,以及地理空间信息(如天气状况和水位)。我们的重点就在于此,由于信息量大且需在高压下评估,信息的快速便捷获取至关重要。

在SoKNOS项目中,我们开发了一个面向服务的系统,用于集成地理空间信息。该集成通过地理信息组件(GI插件)实现,它能从多个地理空间Web服务查询数据、在地图组件中可视化数据,并通过集成的GIS功能分析数据。我们假设信息封装在符合开放地理空间联盟(OGC)标准规范的Web服务中。基本地图的集成通过Web地图服务(WMS)实现,矢量数据(如风险对象)可通过Web要素服务(WFS)访问,但需要创建合适的查询。

传感器是一个重要的中间环节,可通过OGC的传感器网络启用(SWE)倡议规定的传感器观测服务(SOS)访问。由于传感器数据具有时间依赖性,用户需要提供所需的地理区域、时间间隔和观测属性。SOS规范为此提供了互操作基础,但仍存在以下问题:
- (I) 用户术语与Web服务设计术语之间需要中介来识别观测属性。
- (II) 用户可能不知道所需观测属性的技术术语,需要通过相关术语搜索的选项。
- (III) 融合多个传感器信息时,需要进行数据转换(如测量单位),并检测和去除重复数据。
- (IV) 传感器可能出现故障,需

【顶刊TAC复现】事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC):针对非线性参数不确定性线性部分时变连续系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了“事件触发模型参考自适应控制(ETC+MRAC)”的研究与Matlab代码实现,聚焦于存在非线性参数不确定性且具有时变线性部分的连续系统。该研究复现了顶刊IEEE Transactions on Automatic Control(TAC)的相关成果,重点在于通过事件触发机制减少控制器更新频率,提升系统资源利用效率,同时结合模型参考自适应控制策略增强系统对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性。文档还展示了大量相关科研方向的技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统、信号处理等多个领域,并提供了Matlab仿真辅导服务及相关资源下载链接。; 适合人群:具备自动控制理论基础、非线性系统分析背景以及Matlab编程能力的研究生、博士生及科研人员,尤其适合从事控制理论与工程应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现顶刊TAC关于ETC+MRAC的先进控制方法,用于非线性时变系统的稳定性与性能优化研究;② 学习事件触发机制在节约通信与计算资源方面的优势;③ 掌握模型参考自适应控制的设计思路及其在不确定系统中的应用;④ 借助提供的丰富案例与代码资源开展科研项目、论文撰写或算法验证。; 阅读建议:建议读者结合控制理论基础知识,重点理解事件触发条件的设计原理与自适应律的构建过程,运行并调试所提供的Matlab代码以加深对算法实现细节的理解,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展应用场景。
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