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基于分布式B树编译的高效并发访问控制算法 总被引：2，自引：0，他引：2
《科技通报》2015,(8)
在云计算环境中,根据数据的海量性和分布性特点,需要对云存储数据库进行访问控制。传统的访问控制算法采用散点信任评估的访问控制算法,融合云存储安全评估图进行均匀分布,当云存储节点分裂时导致数据访问性能不好。提出一种基于分布式B树编译的高效并发访问控制算法,根据访问服务器的数量,计算B树的高度和精度边界,查找缓冲的内部节点构成的B树,具有相同属性个数的边缘概念处于同一层,由此进行并发控制数据分类,对于包含有多个属性的类别,将其中的多个属性合并成一个属性,实现对云存储系统的高效并发访问控制。仿真实验表明,采用该算法,具有较小的CPU负载,明显提高了分布式B树的访问效率,并发访问控制精度较高,减轻服务器开销,提高数据访问能力,优化存储性能。 相似文献
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《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
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《科技通报》2015,(8)
层次式数据库广泛应用于水利信息化管理系统建设中。对层次数据库访问信道的多模融合处理,提高对层次数据库的访问效率,成为提高水利现代信息化GIS建设的关键。传统方法采用相频特征群延迟融合的层次数据库访问信道融合处理方法,算法受到数据库各级关联规则矢量模型的延迟干扰,数据库访问性能受限阻。提出一种基于多模判决层间估计的层次式数据库访问信道的多模融合算法,在差异数据库分类型属性值和数值型值之间形成跨平台智能水利信息GIS系统相似度估计方法。实现数据库访问的多模融合改进。实验得出,该算法能有效提高对数据库的访问效率,减少了数据挖掘的误码率,为水利信息化系统建设提供基础平台。 相似文献
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引入多主体协商频率分析的云信任数据推荐算法 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(8)
通过对电子商务网络交易中的云信任度数据的准确推荐算法设计,提高对商家的定量评估性能。传统的云信任数据推荐模型采用单自由度协商模型,主观性较大,推荐效果不好。在云计算环境下,提出一种基于多主体协商频率分析的云信任数据推荐算法。利用了正向和逆向云发生器进行定性与定量概念的相互转换。构建多主体协商频率分析模型,采用信任属性云逆向生成器生成信任属性云,对属性云进行综合评定得到综合属性云,同时运用相似度计算原理给出信任度评定等级。采用方差作为标准测度函数,计算信任云权重,实现商家云信任数据推荐算法改进。仿真结果表明,采用该算法进行多主体协商,得到的电子商务商家的云信任数据推荐的收敛性较好,对商家的信任评价准确,有效降低复杂虚拟的网络交易所带来的交易风险,更加完善了信任度评估机制。 相似文献
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数据库的索引路径优化选择是实现对Deep Web数据库的深度访问和安全访问的关键。传统方法中对Deep Web数据库的路径选择采用关键字搜索方法,根据关键字罗列出所有可能复合信息的数据,当出现歧义特征时,数据索引准确度不高。提出一种基于语义高斯边缘化的数据库索引路径选择方法。构建Deep Web数据库的特征模型,计算节点与关键词的匹配度,得到高斯边缘化路径控制目标函数,把语义相似度分解为用户查询意图的相关性指向函数,实现高斯边缘化路径控制。将数据库的预测控制指令输入序列进行变量耦合加权,与邻阶跨层链路进行均衡处理,设置语义高斯边缘化索引复激活函数,提高对数据库的索引性能,实现路径优选。仿真结果表明,该算法能提高数据库的查准率,减少查询时间,实现对Deep Web数据库高效安全访问。 相似文献
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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
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针对差异医疗数据库在跨平台查询中出现空查询结果问题,提出一种基于智能病历语义信息关联维分析的数据库自适应实体差异识别查询方法。通过初始查询条件和医疗数据差异分布的关联维规则推测用户对查询属性的关联程度,构建基于数据库松弛阈值、属性阈值之间的病历分析实体识别模型,进行自适应松弛响应重写,实现差异数据库的实体识别和关联性差异查询。实验结果表明,新的查询方法具有较高的查全率,能够满足用户差异性的偏好与信息检索,实现医疗信息数据的准确快速查询。 相似文献
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对于层次式的分层数据库访问中,需要对分层数据库的层间相位偏转进行可靠估计,提高数据结构的组织性能和精确数据挖掘能力。传统方法的相位偏转估计算法采用单模判决,数据库中海量信息流的分布式高维矢量特征不能得到有效应用,导致估计精度不高。提出一种修正的多模判决分层数据库层间偏转可靠性估计算法,构建分层数据库访问执行网络交互模型与信号模型,完成修正的多模判决控制,定义模判决多模算法代价函数,通过分层数据库分层间位移,构建层间偏转的反馈滤波器,完成分层数据库层间偏转可靠性估计。仿真实验表明,该算法能有效估计出分层数据库的层间偏转,收敛性比传统方法优越,估计精度可靠,保证了算法和系统运行的实时性。 相似文献
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混合存储能够提高视频数据库的处理性能,针对混合存储视频数据库的数据分布问题,提出一种自适应数据分布优化方法,介绍了混合存储视频数据库中的数据分布情况,给出混合存储视频数据库中自适应数据分布优化流程,在数据分布前进行一段时间的观测,对混合存储视频数据库中所有表和索引的访问特征进行记录,依据固态硬盘SSD的空间和所有表及索引的访问特征,通过决策策略进行排序。每隔一段时间对SSD是否处于空闲状态进行一次判断,若处于空闲状态,则进行数据迁移,从而实现自适应数据分布优化。实验结果表明,所提方法能够提高数据库处理能力,能耗少且吞吐能力与安全性强。 相似文献
12.
伴随网络技术迅速发展与广泛应用,云计算逐渐成为对海量数据计算主要运算形式。由于数据通过高维形式储存,造成严重存储开销。文中以海量激光雷达数据为研究对象,在云计算下对存储系统进行优化设计。对于海量激光雷达数据,采用New-blocking分块策略,设定分块阈值包括最小分块因子值和最大分块因子值,利用阈值判定是否对文件分块,通过定义文件均匀度获得文件分块大小数据值;运用增加副本策略,根据文件热度判断其被访问情况,增加此文件block副本缓解负载。为进一步解决负载问题,运用数据动态平衡模型对激光数据进行监控、合并、拆分及数据移动等步骤处理,使物理节点通过迁移虚拟节点完成资源重分配,从而实现数据动态存储系统优化设计过程。实验证明,该系统能够有效存储激光雷达数据并达到系统资源使用率最大化的目的。 相似文献
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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
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《科技通报》2015,(8)
传统方法中,对XML数据库的融合中心带宽扩维算法采用谱估计方法,当融合中心出现了大量以海量数据为基础的信息服务数据时,后续访问需在多个服务器中遍历许多节点,影响访问效率。提出一种基于节点分裂日志的XML数据库融合中心带宽扩维感知算法。首先构建XML数据库相对状态系统模型与数据融合算法,设计节点分裂日志的数据融合结构,通过预获取有限的带宽中心信息,推导出实体关联知识库,利用表征关联知识有效指导XML数据库的资源融合和重整,构建实体模型,提高数据融合中心的聚类能力。仿真实验结果表明,该法能有效提高XML数据库融合中心宽带扩维匹配率,执行效率和数据聚类效率提高,展示其优越的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(9)
社交网络是一种无现实限制的全天候信息交互网络,社交网络的固定信息推荐是保证网络安全,评估网络用户信任度和实现隐私保护的基础。社交网络的固定信息具有多主体性和随机性特点,难以实现有效的信息推荐。传统的社交网络固定信息推荐算法采用主体协商的云信任数据推荐,对社交网络的非常态固定信息推荐的主观性较大,性能不好。提出一种基于模糊判定的社交网络中固定信息推荐算法。构建社交网络固定信息特征提取模型,采用网格划分技术对路由结点所在的平面区域进行特征划分,对固定信息进行模糊跟踪判定,得到社交网络中固定信息自适应跟踪概率分布,实现固定信息推荐算法改进。仿真实验表明,该算法能有效提高社交网络中固定信息推荐准确投递率。对节点缓存依赖性较弱,网络开销比较稳定,性能优越。 相似文献
16.
《科技通报》2015,(8)
通过对智能数据库的特征优化挖掘,实现特征数据融合,优化数据库分组访问信道,提高数据调度效率。当前的智能数据库特征挖掘算法采用相关度匹配的特征级联挖掘技术,当分层特征之间的具有较大的相似度时,挖掘效果不好。提出一种基于小波多窗谱提取的智能数据库特征挖掘算法。构建数据库模型,建立GMS方法以最小的代价和以最小的样本偏差来实现最高质量的样本数据集,采用粗糙概念格的生成算法进行数据流的频繁访问特征分区,构建小波函数,得到智能数据库的特征双曲调频母小波,提取数据库信息流的多窗谱特征,进行智能数据库特征挖掘算法改进。仿真结果表明,该算法进行数据库特征挖掘的运行时间较短,数据库特征挖掘精确度较高,提高了对数据库的访问和数据调度的精度和效率。 相似文献
17.
在Net环境下,大数据库的散布数据具有随机分布特征,干扰性较强,难以实现有效查询,研究优化查询算法对提高大数据库的数据调度和访问能力具有重要价值。提出一种基于大数据信息流集合划分机制与模式匹配的Net大数据库散布点的抗干扰优化查询算法。构建Net大数据库散布点数据采集模型,引入了融合特征空间的构架模式,通过数据信息流集合划分机制与模式匹配,得到大数据信息流异步层最小竞争异步递进值,实现抗干扰优化查询。结合Matlab和SQL Sever混合编程进行仿真,实验结果表明,能有效提高对Net大数据库散布点的查询性能,抗干扰能力强,提高对散布点数据的召回率,在数据库构建和应用中具有应用价值。 相似文献
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基于E-Learning随机场学习的信任节点定位算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于E-Learning随机场学习的信任节点定位算法,采用SVM监督学习辅助策略降低新标记样例中可能的误标记样例数以减少新训练集的噪声,设计富信息策略训练学习器,基于KKT原理,把训练ELM的过程等同于解决下面的对偶优化问题。通过E-Learning随机场学习,充分利用算法对噪声具有鲁棒性,实现对了个性化推荐网络信任节点的定位算法改进。仿真结果表明,该算法能准确定位到个性化推荐网络的信任节点,为P2P商家推荐和信任评估提供数据基础,信任节点定位的准确性优越于传统算法。算法采用E-Learning随机场学习,学习过程中不需要调整大量参数,所以算法学习速度快,尤其适合处理大规模的不平衡数据集分类问题,提高了个性化推荐网络信任节点的定位准确性。 相似文献
19.
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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为实现Web物流数据库GMS低样本偏差访问,提出的基于图模型采样过程的低样本偏差Web数据库访问查询方法。首先从一个任意的有效结果为起点开始访问,然后返回访问结果,从返回页面中抽取记录,以本地样本库中的样本数据库作为下次访问的起点进行下一次的查询,避免了对查询接口中属性表现形式的影响作用,GMS采样方法跨越查询接口的属性表达形式的限制性。仿真实验表明,模拟Web数据库中,样本偏差值总体结果值稳定,采用GMS采样模型,仿真实验和实测效果展示了模型算法的优越性能。 相似文献