16、控制理论在自适应软件保障中的应用与挑战

控制理论在自适应软件保障中的应用与挑战

复杂开放SAS与模型组合

软件系统通常由多个相互连接的组件构成,这些组件可能具有不同的生命周期,并且处于不同的管理域中。因此,一个重要的问题是:如果已知各个组件的属性,那么整个开放系统的属性(可控性、可观测性、稳定性)是什么呢?

当组件可以用特定模型描述时,我们有方法来回答这个问题。这些模型可以进行组合,组合方式包括串联、并联和反馈回路。不同组合方式的特点如下:
- 串联 :前一个组件的输出作为后一个组件的输入。
- 并联 :相同的输入作用于不同的模型,模型的输出相加后(最终)作为其他模型的输入。
- 反馈回路 :一个模型的输出被反馈回来,并从另一个模型的输入中减去。

以Web服务组合为例,基于Web服务性能案例研究,展示了Web服务模型如何进行串联和并联组合。在考虑性能时,输入(命令)是到达率,输出是吞吐量。通过利用模型的线性特性进行组合,可以得到整个系统的模型,但需要注意的是,单个模型的属性(稳定性、可控性、可观测性)不一定会传递到组合模型中。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(输入u):::process --> B(模型1):::process
    B --> C(输出y1):::process
    C --> D(模型2):::process
    
【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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