16、重配置期间承诺的演变

重配置期间集体承诺的演变分析

重配置期间承诺的演变

1. 框架属性

在计划生成过程中,为了对复杂的社会行动进行推理,需要保留以下框架属性:
- FR1: succ(action - allocation(τ, P); construction(ϕ, G, P)) → allocation(τ, P)
- FR2: succ(means - end - analysis(σ, τ); action - allocation(τ, P); construction(ϕ, G, P)) → means(σ, τ) ∧ allocation(τ, P)
- FR3: succ(division(ϕ, σ); means - end - analysis(σ, τ); action - allocation(τ, P); construction(ϕ, G, P)) → division(ϕ, σ) ∧ means(σ, τ) ∧ allocation(τ, P)

这些属性是推理复杂社会行动所必需的,但并非 TeamLog 推理所需框架公理的全部。

2. 重配置期间集体承诺的演变

集体承诺触发计划的实现。在计划执行过程中,由于行动失败或其他情况,集体承诺可能会发生演变,以确保尽可能实现共同目标。集体承诺的演变可能意味着集体意图和合作团队的演变。

在团队合作中,需要严格维护集体承诺的组成部分。我们的方法基于重配置算法,不考虑所应用的集体承诺类型,也不考虑代理对情况细节的了解。我们的分析旨在制定一组确保重配置正确性的最小属性。

2.1 承诺
【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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