20、网格计算相关技术及未来发展展望

网格计算技术及 HOCs 推动未来发展

网格计算相关技术及未来发展展望

1. 相关技术介绍
1.1 CCM:CORBA 组件模型

CCM 是由对象管理组织(OMG)定义的组件模型,OMG 负责制定和维护计算机行业规范,如 CORBA、UML、XMI 等。CCM 规范涵盖了组件实现定义语言(CIDL)、CORBA 组件模型(CCM)的语义、组件实现框架(CIF,用于定义构建组件实现的编程模型)以及容器编程模型。从技术角度看,CCM 与 HOC - SA 有相似之处,但 HOC - SA 没有定义自己的语言,且 CCM 未涉及网格的特定挑战。

1.2 Java Servlets 和 JSPs

Servlets 和 Java Server Pages(JSPs)用于处理 HTTP 请求,通过渲染 HTML 或 XML 数据来响应。Servlets 是具有明确接口和依赖定义的组合单元,因此也属于组件。它们依赖容器将操作请求绑定到实现代码,这一点与 Web 服务类似。不同的是,Servlets 用于处理人类用户通过 Web 浏览器提交的请求,而 Web 服务用于机器间通信。

Globus 容器依赖 Java Servlet 技术来维护服务。用户可以通过 Web 浏览器使用 Apache Axis Servlet 的适配版本来浏览和管理部署到主机的服务。在基于 Globus 的网格中,每个服务器都具备完整的 Servlets 和 JSPs 运行时环境。HOC - SA 利用这一特性构建了用户友好的门户,用户可以使用标准 Web 浏览器向 HOC 提交代码参数。

以下是 Servlets 和 Web 服务的对比表格:
| 类型 | 用途 | 依赖 | 特点

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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