58、服务动态替换与文本摘要技术研究

服务动态替换与文本摘要技术研究

1. 服务动态替换算法

在Web服务环境中,服务质量(QoS)常常会因为环境的动态性而产生波动,为了保证软件的QoS稳定,需要对不稳定的服务进行动态替换。下面将介绍相关的监测和替换算法。

1.1 监测算法(Monitor)

监测算法的目的是找出QoS不稳定的服务,其输入为一个应用程序 (S = {S_1,S_2,\cdots,S_n}),输出为包含不稳定QoS服务的列表 needReplaceList 或者为空。

Algorithm 2. Monitor.
Input: an application S = {S1,S2,...,Sn}.
Output: needReplaceList with unstable QoS or Null.

1:  List substitutionList;
2:  SET table A with {a1,a2,...,am} of Sn;
3:  SET table T with {t1,t2,...,ti} of Tn;
4:  Every time unit ti{
5:  FOR j = 0 to Size(A) {
6:  Get every QoS of Sn{a1, a2,...,am};
7:  };
8:  };
9:  By using En and He to monitor QoS transactions;
10:  SET temp1 = En and temp2 = He;
11:  Get every temp1 and temp2 of Sn{a1,a2,.
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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