18、移动云计算中的上下文感知视角

移动云计算中的上下文感知

移动云计算中的上下文感知视角

1. 引言

智能应用的激增催生了移动云计算这一快速发展的领域。随着移动性和无线通信技术的进步,智能移动应用的使用日益广泛。许多智能应用开始借助云计算的强大计算能力、内存和存储资源,以克服移动设备的资源限制。

云计算不仅改变了应用的运行方式,也改变了应用的开发方式。移动应用从单一的整体式架构逐渐演变为分布式、松耦合的服务组合,部分服务组件在移动设备上运行,而其他部分则在云端运行。不过,这种开发方式需要在方法上进行前期投入,因为它带来了新的集成和互操作性要求。

此外,为了变得更加智能,许多应用试图理解和预测用户的情况,及时提醒用户或根据新的上下文调整自身行为,且无需用户干预。因此,上下文管理成为移动云应用的重要组成部分,一些任务(如上下文感知和简单处理)在移动设备上运行,而其他计算量较大的上下文管理任务(如模式检测、推理和学习)则外包到云端基础设施上进行。但对于某些任务,在哪里执行的决策并不总是明确的,这取决于多种开销权衡,包括服务质量(QoS)和用户体验质量(QoE),涉及计算、通信、存储、能耗、可用性、连接性以及用户对敏感数据隐私和安全的偏好。

从上下文感知的角度来看,移动云计算旨在找到有效的方法,使移动应用中使用的云服务能够感知客户和应用的上下文。为了便于开发上下文感知应用,将应用逻辑及其适应逻辑与上下文获取和推理分离至关重要,同时,提供有效利用所获取上下文的方法也同样重要。因此,在云环境中为移动设备编写可扩展且健壮的智能应用,不仅要考虑云服务的架构和上下文信息的管理,还要关注驱动应用智能自适应行为的各方之间的通信和协调。

2. 上下文感知移动应用概述及架构趋势
2.1 定义上下文及
【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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