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在CStor云数据库访问中,细粒度云存储数据的信息特征存在个体较大差异,访问路径产生多频偏移,数据访问调度性能受限。传统方法中采用PSO局部搜索方法进行访问路径修正,搜索效率低,个体更新较慢。提出一种基于细粒度云存储数据迭代恢复匹配的云数据库访问路径偏移修正算法,以PSO多信息融合Pareto支配集为指导,构建多信息融合细粒度数据的主特征模型,采用迭代恢复匹配方法增加了局部搜索提高搜索到全局最优解的几率,实现路径偏移修正。仿真实验采用3组测试集对CStor云数据库进行访问调度和路径偏移修正,结果表明采用该算法,实现对访问路径的动态实时修正,收敛距离较小,提高了CStor云数据库访问和数据挖掘性能。 相似文献
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提出一种基于自相关匹配滤波和云间相似程度特征提取的云资源调度数据融合算法。设计了基于云资源调度的云计算海量数据处理平台,构建数据融合预处理模型,在云资源调度系统中,设计自相关匹配滤波器,得到融合特征分簇重构空间,对特征进行模式匹配,得到后置处理滤波器的系统函数,实现了对云资源调度自相关匹配数据融合算法的改进。仿真实验表明,该算法能高精度、高平稳地实现云资源调度数据的融合,对云滴数的要求极低,数据处理效果较好,云资源调度执行任务数、云资源调度总任务完成时间、用户满意度等指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。 相似文献
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基于融合基础架构的新一代数据中心,提出一种基于融合特征空间构架的云数据离散调度逼近算法,在对系统节点进行数据采集任务分配的基础上,研究基于云计算的IAAS层基础设施自动化快速供应的技术方案,对云数据离散分配任务进行评价和估计,描述了云数据采集和特征空间融合架构方法,构建云数据采集和特征空间融合机制,进行融合特征空间构架下的数据离散调度逼近算法改进设计。研究结果表明,该方法实现云数据离散调度的压缩性能很稳定,有效节约了任务执行时间,云数据离散调度逼近的收敛步数较少,收敛性好,展示了较强的实用性和优越性,为云计算的顶层设计PAAS与SAAS提供技术平台支持。 相似文献
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云计算下虚拟信息资源大数据特征集成调度 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(10)
研究大数据环境下基于云计算的虚拟企业信息系统构建和调度模型,通过对云计算环境下的虚拟企业信息资源特征集成调度,提高数据访问和管理能力。传统的集成调度方法采用层次分析法,通过粒子群(PSO)算法进行虚拟企业信息管理存储系统的任务调度,存在信息管理迟滞等问题。提出一种基于模糊循环堆栈控制的虚拟企业信息管理资源信息特征集成调度算法,把虚拟企业信息管理资源信息调度网络的能量节点进行模糊循环堆栈控制设计,得到虚拟企业信息管理资源信息调度配置的权值,实现对虚拟企业信息管理资源的大数据特征融合和集成。仿真实验表明,该算法能有效提高虚拟资源大数据特征集成调度成功率,执行时间缩短,具有较高的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
云计算环境下,需要对云数据特征进行深度融合,提高对云数据的调度和决策能力。传统的云数据融合算法采用置信增益概率分配算法,当云数据出现多重特征时,融合深度不够,信息提取效果不好。提出一种基于贝叶斯粗糙集的云数据深度融合算法。引入了置信增益函数贝叶斯粗糙集,得到贝叶斯粗糙集云数据模型构建,在特征空间关系中进行特征合并,进行决策表决策属性分区处理,提高融合精度,依据信任函数最大化原则确定新对象的决策属性取值,实现云数据深度融合算法改进。仿真实验表明,采用该算法,能有效提高数据融合深度和精度,稳健性较好,可以明显的抑制噪声的影响,并提高20 d B左右的特征空间增益,算法在高维空间中仍体现出了较为明显的数据融合优势,该算法在云计算和云数据信息处理等领域具有较好应用前景。 相似文献
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本文在算法的应用过程,将虚拟资源大数据的一种集成调度成功率逐渐提高,缩短执行的时间。在云计算下的一种虚拟企业信息系统应用过程,做好调度模型的合理设计,体现更好的应用价值,为云计算技术下的虚拟信息资源大数据特征集成调度实现机制提供相关参考依据。 相似文献
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《科技通报》2017,(2)
在云环境平台下,通过云模块化设计,进行产品制造服务平台的优化设计,提高产品制造企业的资源整合能力,优化产品服务流程。传统方法中对产品制造服务平台采用虚拟服务环境下的服务保障基础,引入第三方代理实现服务平台优化,当第三方的反馈评价信息滞后时,对产品制造服务平台的预测性不好,提出一种基于云模块下资源自适应预测和信息融合的产品制造服务平台优化设计技术。构建了云模块化产品制造服务平台的总体结构,对产品制造服务平台中的决策信息数据进行融合处理,提高了资源的整合能力,从用户角度出发,建立制造商的领域本体的多维决策主题树模型,为制造商优化决策提供准确的数据依据。仿真结果表明,采用该方法进行云模块化产品制造服务平台设计,提高了制造服务平台的响应能力,降低任务执行时间,实现云模块化产品制造服务平台优化升级。 相似文献
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现阶段由于数据库调度技术的多样性,给数据的管理和资源的共享及调度造成了困难。为此,提出基于多数据库并行调度云融合的复杂耦合系统仿真,通过对多数据网络环境下产生的多数据库进行多数据并行调度,调度数据经过云融合处理,将并行调度参数进行复杂的耦合处理后完成多数据库并行调度的准确数据的过程。仿真实验表明,基于多数据库并行调度云融合的复杂耦合系统仿真能够有效地提高数据库的调度范围及加快数据调度时间并且提高调度数据的准确性,可靠性强,为多数据库调度技术提供更好的保障。 相似文献
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对大型云动态数据的完整性检测可以避免云用户存储在其中数据被篡改或删除。传统方法中,采用代数结构标签加密方法进行数据完整性检测,不能保证足够的置信度,性能不好。在云储存环境下,提出一种基于可信第三方判定和动态标签信息更新的多路复用大型云动态数据完整性检测方法。假设被处理云采集数据的是可分类的,引入了一个管理因子,得到多路复用标签信息,基于可信第三方判定和动态标签信息更新进行,进行对用户存在云存储服务器上的文件块被篡改或删掉的判定,由此实现一次数据完整性验证,提高大型云动态数据检测的准确性。仿真结果表明,该算法具有较好的多路复用大型云动态数据完整性检测性能,系统使用率提高,计算开销较少,检测准确性提高。 相似文献
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在网络安全预测监护模型设计中,需要对网络安全监护信息进行数据融合和特征优选,以提高对变异特征的识别能力。传统方法中,采用蚁群算法进行监护信息特征优化融合进化和链路模型设计,算法无法实现相邻簇头之间的信息素融合,特征优化效果不好。针对这一问题,提出蚁群链运动多层博弈的网络监护信息融合特征优选算法,构建多层博弈网络监护数据样本驱动空间权矩阵模型,引入粗糙集理论,对蚁群引导的粗糙集前馈补偿网络进行动态博弈,实现网络安全监护数据的预测控制目标函数最佳寻优。构建多层博弈网络监护系统模型,得到蚁群链运动的监护信息数据状态跟踪模型,实现网络安全监护信息的融合特征优选改进。仿真实验表明,该算法能有效提高对异常信息的监护和检测能力,有较高的特征优选品质,展示了本文算法在对网络安全监护中的优越性能。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
传统方法使用量子群遗传进化方法进行云存储系统任务调度的执行开销建模,在数据汇聚和协议传输中没有考虑量子态的相干性和感知节点的方向性,不能全局搜索最优量子位,执行开销不能实现最小化。提出一种基于量子群聚类的云存储调度最小执行开销建模算法,首先进行量子群聚类进化策略和云存储系统任务调度模型总体设计,设计基于量子群聚类的云存储系统任务调度分配协议,进行有效的资源调度设计,整合云计算中心资源,提高资源利用率,减少任务执行时间。仿真结果得出,该算法能使云存储系统任务调度执行开销与任务规模的匹配性能最佳,性能优于传统算法,在云存储信息管理系统等领域具有较好的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
在Petri网下构建电商虚拟机离散并行系统,海量的电子商务信息数据以云存储方式寄存在虚拟机离散并行系统中,需要对数据进行准确访问,提高电商数据调度能力。提出一种基于结构进化的Petri网下电商虚拟机数据访问方法,构建Petri网下电商虚拟机数据库模型,进行电商虚拟机数据的信号模型构建的特征信息分析,设计基于结构进化的改进的遗传算法,采用多窗谱特征提取分析电商虚拟机数据访问过程中的数据偏移,通过结构进化控制数据访问过程中的指向性分布差异,实现对电商虚拟机数据访问算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效实现电商虚拟机数据访问幅度特征提取,在不同虚警干扰下对Petri网下的电商虚拟机数据进行访问的数据准确检测概率较高,数据访问抗干扰能力强。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
通过对云资源平台的自适应调度设计,优化整合云存储空间资源,提高系统的运行效率和资源利用率。在云资源平台任务执行中收到用户行为特征干扰因素较多,调度响应出现时滞,传统方法采用基于时间尺度分析的云资源调度方法,当资源出现随机性干扰时受到网络延迟的影响较大,性能不好。提出一种基于量化特征提取的云资源平台自适应调度方法。构建资源调度平台的总体框架结构,进行资源信息特征提取,采用云资源量化特征提取结果作为调度系统的输入函数,对多源资源信息系统访问特征进行最小方差估计,整个调度过程是一个严平稳的随机过程,通过量化特征提取,能保证对云资源各个调度节点的遍历历经性,提高调度准确性。仿真结果表明,采用个算法能有效实现对云资源平台的自适应调度,抗干扰能力强,资源利用率较高。 相似文献