53、网格计算系统与资源管理详解

网格计算系统与资源管理详解

1. 欧洲数据网格(EDG)架构与数据分布

1.1 EDG 架构

EDG 具有多层级的组织结构,数据以分层方式分布到全球多个站点。具体层级如下:
- Tier - 0 :位于日内瓦的 CERN 计算机中心,存储几乎所有相关数据。
- Tier - 1 :分布在意大利、法国、英国和美国的区域中心,存储的数据量相对较少。
- Tier - 2 :每个 Tier - 1 中心进一步连接大量的 Tier - 2 数据中心。
- Tier - 3 :Tier - 2 数据中心再以分层方式连接许多 Tier - 3 机构。

EDG 使用基于可扩展模式的资源模型和分层命名空间来处理所有分布式和复制数据项的创建和访问。资源传播是批量的,并定期推送到网格的其他部分。资源发现是分散的,基于查询。调度器采用分层组织和可扩展的调度策略,特殊的工作负载分配工具可平衡数百位物理学家提交到网格不同入口点的作业分析。通过应用监控和收集用户访问模式,可以优化全局访问和数据分布。

1.2 数据分布

EDG 的核心中间件是带有数据网格钩子的 Globus Toolkit。物理网格结构提供管理计算中心所需的所有工具,在数千个服务器节点的集群上提供网格服务。EDG 利用欧洲和国家研究网络基础设施,在服务器和资源存储之间提供虚拟专用网络(VPN)。

数据访问器和数据定位器用于将与位置无关的标识符映射到与位置相关的标识符。数据访问器封装了本地

【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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