41、图变换助力领域知识演化

图变换助力领域知识演化

1. 引言

图变换(GraTra)系统在众多应用领域中被用于构建工具。它是一种操作规范,可直接解释执行,也能编译成可执行代码。该规范包含了有关对象类型、要执行的操作以及要实例化的模式等领域知识。在许多应用中,领域知识并非固定不变,而是会随着基于该规范的工具使用而不断演变。本文将研究并比较不同项目中为支持领域知识演化而开发的不同方法。

研究基于多个项目,这些项目内部使用GraTra系统,但未将其暴露给工具的最终用户,具体包括:
- AHEAD:用于管理动态开发过程的环境,供流程管理员使用。
- IREEN:提供工具以维护不同工程设计文档之间的语法和语义一致性关系,工程师可使用该工具维护一致性关系,也可安装新规则。
- ConDes:为建筑概念设计提供工具,供有经验的建筑师使用,建筑师还可引入新的领域知识。
- CHASID:面向语义的创作环境,供技术文档编写人员使用。

这些项目在对演化支持的要求、演化的领域知识部分以及实现演化支持的方式上存在差异。通过比较这些不同方法,旨在为领域知识演化的GraTra系统的系统工程奠定基础。

2. 预备知识
2.1 PROGRES

PROGRES是用于编程GraTra系统的规范语言,在所有研究项目中都有使用。在定义结构模型(图模式)方面,它具有多个高级特性,如多重继承、分层类型系统(节点是节点类型的实例,而节点类型又是节点类的实例)、类型和实例级属性,以及派生属性和关系的定义。对于行为模型,PROGRES提供了具有单值和集值节点的GraTra规则,支持使用派生数据和负应用条件等。此外,GraTra规则可组织成具有事务行

【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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