10、自适应系统中保证的分解与组合

自适应系统保证的分解与组合研究

自适应系统中保证的分解与组合

1. 自适应系统概述

当前和新兴的软件系统正变得日益复杂和分布式,且需在开放性和不可预测的操作环境中运行。这种不确定性给系统带来了挑战,如果配置保持静态,系统难以维持其业务目标;同时,变化的环境或系统自身也可能改变系统原本的目标和需求。

为应对这些情况,软件系统需具备自适应能力,即能在无人监督的情况下自主动态调整其配置和/或结构,以应对变化而不出现故障或不可接受的服务质量下降。

在现代软件系统中,自适应可通过集成在单个组件或组件组中的机制实现。

  • 个体自适应 :自智能代理和反射计算早期起,个体自适应就是重要的研究方向。目前已提出多种架构和机制,所有个体组件级的自适应方案都依赖于在每个组件内集成一个闭环控制回路。在这个控制回路中,特定的控制组件(如自主计算方法中的“自主管理器”或反射方法中的“元组件”)会监控和分析组件的当前运行和环境状况,并根据需要规划和执行适当的适应行动。构建自主管理器的主要模式是 MAPE - K,包括监控(Monitoring)系统和环境、分析(Analysing)系统是否需要适应、规划(Planning)要执行的适应措施以及执行(Executing)以实现系统的改变,所有这些都通过知识(Knowledge)进行协调。
  • 集体自适应 :最简单的集体自适应方法是使用单个控制器通过单个控制回路管理整个集体,但这种方法在扩展到实际系统时存在挑战。因此,人们研究了多种协调多个控制器和控制回路的模式。

然而,目前支持自适应系统设计和开发的统一模型和工具仍然缺失,也缺乏确保自适应系统正确

【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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