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1.
在大型流媒体数据库数据集中,交叉性数据的鲁棒性挖掘结构建立是实现对数据库差异属性分类和数据访问的基础。传统方法对大型数据库中的交叉性数据的鲁棒性挖掘结构建模采用基于遗传算法的数据集聚调度方法,存在较大的路径损耗,数据挖掘的鲁棒性不好。提出改进的基于局部离群点检测遗传进化的大型数据库交叉型数据挖掘模型,构建基于遗传算法的大型流媒体数据库挖掘结构,进行大型流媒体数据库中交叉型数据信息流特征预处理,结合交叉性型数据的离群因子概念,调整流媒体数据调度的位置变换策略,实现交叉性数据的鲁棒性挖掘算法改进。仿真实验结果表明,该算法能有效数据挖掘的a最大匹配率和局部离群点检测性能,保证了数据挖掘的鲁棒性,各项参数指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。 相似文献
2.
嵌入权向量编码的数据库优化访问路径控制 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(10)
对网络数据库进行访问路径优化控制,提高数据访问调度能力。传统的网络数据库访问路径控制采用关联特征分析的平均互信息法进行关联维提取,当关联维特征出现独立同分布状态时,提取性能受限,导致数据库访问路径失控。提出一种嵌入权向量编码的数据库优化访问路径控制技术。计算权向量编码信息,通过权向量编码,得到数据库访问路径控制的信息增益为二叉分类回归编码信息,实现对数据库访问路径状态空间优化重组,提高控制能力。仿真实验表明,该算法进行大型网络数据库的数据访问和调度,具有较少的时间开销,提高了数据访问的吞吐量,有效提高数据库访问控制的性能,减少访问路径偏移,具有较高的特征贡献率。 相似文献
3.
大型数据库数据在调度过程中,在结构鲁棒性增加的同时,大量的调度查找操作会形成一种混沌特征。提出一种考虑大型数据库数据文件混沌特性的数据文件调度方法。对大型数据库数据文件调度过程运用一种混沌化的形式表示,运用混沌因子代入到调度寻优计算中,使得调度寻优过程考虑数据库服务器负载等因素,以保持算法的多样性,防止数据库负载过大等弊端出现,仿真结果表明,该方法提高了大型数据库数据文件调度的效率,增加了系统的吞吐量,同时使调度准确率比传统算法提高63.2%,减少了系统调度时的开销,有很强的实际运用价值。 相似文献
4.
《科技通报》2015,(12)
为解决数据库访问中的关联数据推荐问题,进行数据库的多层时态属性重构,提高数据库访问能力。传统的数据时态属性重构技术采用文本信息特征分类重构方法,无法有效满足多模数据推荐中的数据库访问环境。提出一种支持多模推荐的数据库多层时态属性重构优化访问技术。构建数据库的多层时态数据重构数据结构模型,在重构过程中进行实现自适应阈值寻优,计算各传输节点在数据分发中自身对对方的直接信任值和间接信任值,进行多模推荐关系图构造,采用平均互信息方法求解数据库多层时态属性的自适应阈值,对数据库访问节点的彼此行为进行监控,实现数据库访问优化。仿真结果表明,采用该方法能有效实现对数据库访问用户的多模推荐,提高数据库访问的性能,提高数据调度的普适性和准确性。 相似文献
5.
在流媒体大数据调度中,因路径损耗较大,产生调度延时和频谱失真,需要对路径损耗进行优化评估,提高对流媒体大数据库的访问速度和检索定位。提出一种基于交叉集聚变异最小延时的流媒体大数据调度路径损耗评估模型,基于遗传算法设计流媒体数据集聚调度模型,得到流媒体数据调度的位置变换策略。确定流媒体数据编码方案,构建流媒体网络通信代价矩阵控制的数据调度路径损耗模型,实现算法改进。实验结果表明,该模型能使流媒体数据调度路径损耗有效降低,优化流媒体数据传输,最终达到最小传输时延,避免了调度延时和失真。 相似文献
6.
对Web故障监测异常数据的自适应重写可以实现对Web数据库的极值扰动盲分离,提高Web故障监测数据库的访问能力,进而提高对Web网络故障的诊断性能。提出基于极值扰动的Web异常数据自适应重写算法,引入自适应经验函数,优化粒子群进化搜索能力。选择一定的基函数与故障监测信号进行匹配,为了使粒子群摆脱局部极值,增加了极值扰动算子,进行经验约束函数调控,提高对Web网络故障的诊断性能。仿真实验表明,该算法能有效实现对Web网络故障数据的自适应重写,信号恢复和跟踪效果较好,提高了对Web数据库的访问精度,在Web网络数据库故障检测和数据调度访问等领域具有较好的应用价值。 相似文献
7.
当前的P2P(Peer-to-Peer)点播流媒体系统中数据调度算法未能充分利用每个用户节点自身的特性。本文在分析典型数据调度算法基础上提出一种基于节点可选度的数据调度算法(B-SSP算法)。该算法一方面在调度下载数据块时综合考虑了邻居节点带宽能力及其所拥有的数据信息,另一方面对服务节点的请求处理过程进行了优化。B-SSP算法有利于提高用户节点播放视频的连续性,降低流媒体服务器的负载压力,从而改善P2P点播流媒体系统的整体服务质量。仿真结果和实际应用表明算法性能良好,适用于用户节点能力差异较大的P2P点播流媒体环境。 相似文献
8.
多输入输出(MIMO)级联数据库广泛应用在大型电子设备故障诊断数据库架构中。对MIMO级联数据库频繁访问过程中,进行特征分区有利于提高数据库访问性能。提出一种基于属性集合幂集的区间概念格的非线性MIMO级联数据库频繁访问特征分区算法,进行MIMO级联数据库的非线性特征分析及区间概念格构造,对数据库子系统的状态矢量进行临界状态数学建模,构建数据库的特征分区目标函数,改进MIMO级联数据库频繁访问特征分区性能。仿真实验表明,该算法能准确实现对非线性MIMO级联数据库频繁访问特征的提取和分区处理,有效提高了对MIMO级联数据库的内部访问特征的分析能力,有利于提高数据库访问性能,大幅提高数据检测性能,为构建专家系统奠定基础。 相似文献
9.
《科技通报》2015,(12)
随着Web数据库技术的发展,需要对云数据进行索引管理,提高Web数据库访问能力。传统方法采用高斯边缘化路径控制方法进行索引,在无法及时获知Web云数据的先验语义特征信息时,索引精度不高。提出一种基于自适应特征映射的云数据管理索引算法。构建云数据管理模型,提取云数据自适应特征,采用语义相似度特征分析方法实现特征映射,采用一维搜索方法进行峰值搜索,初始化数据库索引起始时间点,设置语义高斯边缘化索引复激活函数,对本层链路和跨层链路进行均衡处理,达到云数据管理和优化索引的目的。仿真结果表明,采用该算法能有效提高云数据管理索引精度,提高云数据的准确调度和访问能力。 相似文献
10.
针对级联数据库中可逆隐藏数据定位不准,访问恢复困难的问题,提出一种基于非对称补偿粒子滤波的可逆隐藏数据访问算法,实现对数据库中可逆隐藏数据准确访问。算法使用非对称粒子滤波对数据库中可逆隐藏数据的目标位置和访问信道衰减参数进行同时估计,提高可逆隐藏数据定位精度。设计非对称补偿滤波器,抑制数据访问中相干数据干扰,采用迭代方式对隐藏数据访问进程进行更新。最后采用取对数能量求倒谱的方法对数据进行恢复处理,实现对可逆隐藏数据的精准定位访问。仿真实验表明,采用该算法对大型级联数据库进行访问,能准确定位可逆隐藏数据,抗干扰能力强,无损可逆性好,数据库访问识别率和鲁棒性均有明显提高。 相似文献