3、普适环境中异构设备的RESTful集成与自适应服务系统的服务质量保障

普适环境异构设备集成与服务质量保障

普适环境中异构设备的RESTful集成与自适应服务系统的服务质量保障

在当今的技术领域,普适环境下异构设备的集成以及服务导向计算中的服务质量保障是两个备受关注的话题。下面我们将深入探讨相关的技术和解决方案。

普适环境中DIGIHOME平台相关技术

在普适环境里,DIGIHOME平台有着独特的优势和特点。它能够处理从环境中获取的事件,并且在交互方面提供了灵活性,支持不同种类的通信协议,还允许自发的互操作性。

复杂事件处理(CEP)

随着将数据流集成到现有系统的需求不断增加,CEP因其能将孤立的数据转化为有价值的信息而受到关注。有相关工作与DIGIHOME的研究类似:
- SAPHE项目 :作者将CEP集成到名为SAPHE(智能感知普适医疗)的项目中,使用ESPER作为CEP引擎。该项目应用于医疗保健领域,利用传感器监测患者的活动和生命体征,通过CEP分析传感器数据以计算患者的关键因素,不过该方法缺乏发现新服务的途径,也未提及如何与执行器交互以适应特定情况。
- 基于RFID EPCglobal架构的项目 :提出了一种结合无线传感器网络(WSN)和CEP优势的事件驱动架构(EDA)。它扩展了RFID EPCglobal架构,允许RFID和WSN事件交互,收集事件后用CEP检测特定情况,以智能货架应用为例展示了两种数据源事件的结合,但未明确说明获取的信息除生成报告外的其他用途。

无线传感器网络(WSN)
  • DRD协议 :作者描述了一种用于WSN的资源发现协议DRD。在该方法中
【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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