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网格研究及其开发环境* 总被引:5,自引:0,他引:5
探讨了网格研究的基础理论、核心问题、具体研究内容和难点;仿真是研究网格资源管理和调度问题的重要方法,分析和评价了目前主要仿真工具的特点及应用;GT3已经成为网格项目开发的主流工具,给出了建立GT3 Core网格服务开发平台的方法;介绍了基于CGSP(China Grid Support Platform)的网格开发环境.以期有助于网格的创新研究和应用开发. 相似文献
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以栅格法和粒子群算法为基础,提出了一种新的机器人实时全局最优路径规划方法.该方法包括采用栅格法对环境进行建模和直接运用粒子群算法在环境模型中搜索全局最优路径.在计算机上进行了仿真,仿真结果证明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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基于家族基因的网格信任模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有基于PKI (Public Key Infrastructure)的网格信任系统的不足,证书主体信息不明确, 认证过程复杂等缺陷提出了一种新颖的基于家族基因的网格信任模型。该模型解决了传统信任模型存在的问题,如采用将用户的全部身份信息放在用户的基因里方法解决了证书主体信息的不明确,用基因检测解决了认证过程的复杂,用基因指派解决了访问控制的繁琐,并且给出了网格家族、家族基因、基因指派、基因鉴别和信任等概念,并建立了模型的形式化描述,理论分析和实验结果表明这种模型是网格信任领域一种较好的解决方案。 相似文献
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作为供电系统中的重要部分,电力配电网的重要性毋庸置疑。从实际情况来看单相接地故障是配电网建设与使用过程中经常出现的问题,要求专业人员提高对选线环节的重视,选择应用多种科学的选线方法以从根本上降低单相接地故障的发生风险。本文阐述了常见的几种故障选线方法,并就每一种线型的特性进行了分析。 相似文献
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电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。 相似文献
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电网中不同设备的故障概率存在差异,影响智能诊断技术的准确性.为解决此问题,提出了一种基于代价敏感学习和模型自适应选择融合的电网故障事件智能识别方法.首先,利用Word2vec模型将预处理后的电网告警信息向量化,并搭建2个双向长短期记忆网络作为基础分类器;然后,设计代价敏感损失函数,将交叉熵损失函数与代价敏感损失函数分别应用于2个分类器中;最后,提出一种模型自适应选择融合法,融合上述分类器,得到故障事件识别结果.实际数据测试表明,所提方法能够有效降低故障事件识别中样本类别不平衡的影响. 相似文献