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中间件的繁荣使得中间件的管理面临着管理对象的类型与数量都极大丰富的问题;同时,开放的网络环境使得管理目标呈现出多样化、综合化和柔性化的特点。上述问题要求中间件的管理能力具有可增长的特性,以满足个性、多样的管理需求。提出了一种面向服务的中间件管理方法。方法中,已有的中间件管理功能被封装为服务,通过服务组装的方式实现管理功能的增值。讨论了中间件预置管理功能的封装、管理的组装模式、组装中接口适配和异常处理等问题,并用一个J2EE场景的管理实例示范和论证了提出的方法。 相似文献
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采用小样本量测信息进行配电网实时状态估计,对提高配电网可靠性,保证其稳定运行具有重要作用。为了在配电网量测信息不足条件下进行高精度状态估计,提出了一种基于改进的图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的物理–数据融合配电网状态估计新方法。该方法首先利用少量相量量测单元将配电网进行切割分区,然后根据分区后的最大直径确定卷积网络所需要的卷积模块数量,其次修改了传统GCN中的邻接矩阵表示方法,从而实现利用卷积网络将配电网分区子系统中的状态变量均由量测量表示。通过IEEE33节点典型算例,验证了所提方法有效性。同时,通过与传统的高斯–牛顿优化算法和传统深度学习网络对比测试,结果表明,所提方法不仅能够将计算复杂度转移到离线阶段,而且能够不依赖于高冗余度的伪量测,具有较高的估计精度与计算速度。 相似文献
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自编码器(AE)是一种高效的图数据表示学习模型,但大多数图自编码器(GAE)为浅层模型,其效率会随着隐藏层的增加而降低。针对上述问题,提出基于One-Shot聚合(OSA)和指数线性(ELU)函数的GAE模型OSA-GAE和图变分自编码器模型OSA-VGAE。首先,利用多层图卷积网络(GCN)构建编码器,并引入OSA和ELU函数;然后,在解码阶段使用内积解码器恢复图的拓扑结构;此外,为了防止模型训练过程中的参数过拟合,在损失函数中引入正则化项。实验结果表明,OSA和ELU函数可以有效提高深层GAE的性能,改善模型的梯度信息传递。在使用6层GCN时,基准引文数据集PubMed的链接预测任务中,深层OSA-VGAE相较于原始的VGAE在ROC曲线下的面积(AUC)和平均精度(AP)上分别提升了8.67和6.85个百分点,深层OSA-GAE相较于原始的GAE在AP和AUC上分别提升了6.82和4.39个百分点。 相似文献
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新疆和田波波娜水电站发电引水洞(第Ⅲ标)根据工程实际,采取了全圆针梁式钢模台车整体通过转弯段,并在直线段行走1.6 km后与另一套钢模台车汇合,实施两套台车单向同步衬砌的施工技术,方案创新,效果明显,值得借鉴。 相似文献