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由于边缘云没有比中心云更强大的计算处理能力,在应对动态负载时很容易导致无意义的扩展抖动或资源处理能力不足的问题,所以在一个真实的边缘云环境中对微服务应用程序使用两个合成和两个实际工作负载进行实验评估,并提出了一种基于负载预测的混合自动扩展方法(predictively horizontal and vertical pod autoscaling,Pre-HVPA)。该方法首先采用机器学习对负载数据特征进行预测,并获得最终负载预测结果。然后利用预测负载进行水平和垂直的混合自动扩展。仿真结果表明,基于该方法所进行自动扩展可以减少扩展抖动和容器使用数量,所以适用于边缘云环境中的微服务应用。 相似文献
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针对现有的点云滤波算法存在的精度丢失和收缩的不足,提出邻域自适应选择的算法,有效地改善了点云滤波中丢失精度的问题.算法首先针对原始点和均值点滤波出现的收缩问题,提出混合增采样策略.其次采用邻域自适应选择保持特征部分的滤波精度.最后定义每个采样点以对应的似然函数,并按照其梯度方向进行迭代,通过最大似然估计得到最优滤波结果.实验部分表明,本文三维点云滤波算法对点云滤波精度的保持具有更好的效果.适用于工业生产与检测领域的三维扫描. 相似文献
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基于混合卡尔曼滤波器组的航空发动机双通道传感器故障检测 总被引:1,自引:0,他引:1
基于机载非线性模型与分段线性卡尔曼滤波器混合组成的混合卡尔曼滤波器组,结合双通道传感器的特点,建立了民用航空发动机传感器故障诊断系统;给出故障诊断原理及算法的同时,将该系统应用于民用涡扇发动机传感器常见典型故障进行了仿真;仿真结果表明,诊断系统可以在发动机发生健康蜕化后,通过只简单更新机载模型的蜕化因子,而保持线性卡尔曼滤波器的参数不变,便能准确地检测和隔离各类传感器故障而不发生误报;该更新过程可以在线自动完成,省时省力,易于工程实现。 相似文献
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为了实现测控设备的网络化远程访问控制,必须设计用于IEEE 488等测控接口总线协议与网络协议转换的网关设备,给出了一种基于SOPC技术的嵌入式网络化测控网关设计方法,其中借鉴了基于组件的模块化设计思想,采用固件分层设计和多语言混合编程模式,能够融合多种测控协议,将LAN、GPIB、USB、RS232等接口集成到了一个系统上,实现了嵌入式web服务器功能,客户端能够基于IE等浏览器实现测控设备的远程访问控制;最后给出了系统综合验证方法,结论表明:系统功能完善,符合网络化、模块化、通用化和智能化的发展方向。 相似文献
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This paper formulates and studies a model of complex dynamical networks with switching topology and coupling delays. Based on the hybrid control and Lyapunov function, the stability and robust H∞ control of such networks with impulsive and switching effects, which have not been studied before, are addressed with some criteria derived. Examples are given to illustrate the effectiveness of the theoretical results. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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In this paper, we consider the feedback stabilization of impulsive control systems with quantized input and output signals. To study the problem, the notions of quasi‐invariant sets and attracting sets for impulsive systems with quantization are introduced first, and then applied to the control design. Hybrid quantized control schemes are proposed to stabilize the considered impulsive linear or nonlinear systems via either input or output feedback. Mathematical analysis and numerical simulations are given to show the principle and effectiveness of the proposed designs. Copyright © 2011 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society 相似文献
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一种基于混合神经网络的浮选pH值预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
矿物浮选过程中,矿浆pH值作为影响浮选效果的一个重要因素,是实现浮选过程监视及优化控制的一个重要参量。目前的pH值测定仪存在交叉污染、测量滞后等问题,难以获得实时准确的pH值。为使浮选运行在最优状态,在泡沫图像特征提取的基础上,提出一种基于自适应遗传混合神经网络的预测模型,该模型首先利用主元分析(PCA)方法对提取的多个图像特征进行降维,然后采用自适应遗传混合神经网络(AGA-HNN)建立pH值预测模型。最后将该模型应用于浮选现场,预测结果能够实时跟踪实际值,根据预测值实时调整工况条件,改善了浮选效果,提高了浮选效率。 相似文献
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