1、2016网络与并行计算国际会议相关技术解读

2016网络与并行计算国际会议相关技术解读

会议概况

2016年网络与并行计算国际会议(NPC 2016)于10月28 - 29日在中国西安举行。会议旨在为工程师和科学家们搭建一个国际交流平台,让他们能够分享在网络和并行计算领域的想法和经验。

此次会议共收到99篇投稿,这些稿件来自澳大利亚、亚洲(中国、日本)和北美(美国)。每篇投稿都至少由三位审稿人进行评审,评审依据包括原创性、创新性、可读性以及与目标受众的相关性。最终,19篇论文被收录到会议论文集中,其中12篇作为完整论文在会议上进行展示,7篇作为短篇论文有机会进行简要展示,另外10篇被接受用于海报展示(但不收录在论文集中)。也就是说,只有19%的投稿被纳入最终议程,29%的投稿作品被提议在会议上展示。

会议探讨的主题涵盖资源管理(特别是固态硬盘和其他非易失性存储系统)、弹性与可靠性、批处理系统和大数据框架的作业与任务调度、基于加速器的异构系统、数据处理(尤其是在大数据背景下)以及并行计算的基础算法和抽象概念等。

会议组织架构
角色 姓名 所属机构
大会联合主席 高光荣 美国特拉华大学
大会联合主席 高新波 中国西安电子科技大学
大会联合主席
【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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