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1.
针对传统方法应用于大型校园数字图书馆中数据查询服务时的不足,提出了一种基于云计算的数据查询方法。算法首先运用云计算技术找到数据库中的查询请求的目标节点,然后通过把单个基因位的理论引入到传统的遗传云计算算法中,定义服务节点的相似节点集和等价节点集来进行二次搜索,将各个基因位取得的优秀个体重新组合成一个新的个体,利用遗传过程中出现过的任何优秀的基因,而不仅仅是针对优秀个体,即便是一个适应度很差的个体,也可能有某段基因的适应度在同位置的基因中有着优秀的适应度,保证数据库查询最优解的准确。实验结果表明,算法在查询的数据质量、服务节点的负载能力以及查询的效率方法要优于传统的方法。 相似文献
2.
由于传统的数据分类查询方法查询失效所承担的额外操作代价不同,无法有效实现优化分类查询,提出一种基于变异遗传散布的云计算环境下海量数据优化分类查询方法,对于含有云计算环境下海量数据的数据库,给出遗传迭代查询散布及数据间的查询响应函数,获取云计算环境下海量数据灰度散布值,融入遗传执行算子数据,获取遗传变异散布分类查询系数,在充分宽的尺度和平移区域中获取最大类别之间的匹配值,得到数据查询响应函数,将其转换成变异遗传散布控制量,从而实现云计算环境下海量数据的优化分类查询。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。 相似文献
3.
分布式云计算环境下的海量数据有效查询方法 总被引：1，自引：0，他引：1
《科技通报》2015,(8)
在对分布式云环境下的海量数据进行查询的过程中,容易出现带宽有限、能量有限、链路频繁断接的特点,导致传统的查询方法由于采用自适应分发数据机制来减少数据的通信量,不能有效实现海量数据查询,提出一种基于查询节点动态轮换的分布式环境下海量数据有效查询方法,将分布式云计算环境下的网络看作是一个带权的无向图,给出分布式云计算环境下单位数据传输时延计算公式,分析了系统模型及海量数据查询的问题描述。将每次剩余能量最高的节点作为查询节点,当接收到一个查询请求时,各节点需感应同时采集该节点所覆盖区域的数据源,对其进行计算、处理等操作,获取趋于请求的结果集,每个节点沿各自路径将数据传输至查询节点,在传输的过程中,各节点将接收到的数据进行融合处理。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的查询命中率。 相似文献
4.
研究在云平台环境下的网络交互数据优化加密技术以提高云计算服务器的响应效率,降低服务器响应时间。传统方法采用行为子网络动态密钥构造模型实现云计算循环加密,无法有效满足用户在Possion分布下服务器响应效率。提出一种基于云计算循环加密的服务器响应效率优化算法。构建云平台环境下的网络数据交互模型,采用云计算速度调节动态优化技术提高服务器的响应效率,采用码元频数检测的加密和解密方案,构建云平台环境下的数据交互节点拓扑模型,根据节点剩余度规则,得到后代节点失效过载比,通过部分链路失效多路径加密方法使得数据聚集具有很高的容错功能,进而提高服务器响应效率。仿真实验表明,算法具有较好的数据加密准确性,该方法能有效缩短云计算服务器响应时间。 相似文献
5.
在云存储服务中,为使用户可以随时验证存储在云存储服务器上数据的完整性,需要对云计算数据进行移动学习,在移动学习过程中,产生大量的重复数据。需要设计云计算静态重删系统,对重复数据有效及时删除。传统方法采用虚拟化云平台分类层次重删模型,需要修改内核代码或者以模块的形式动态植入内核代码,重删效果不好。本文提出一种基于奇异值分解移动学习的云计算静态重删系统设计方案,进行云计算存储系统设计与重删数据特征分析,对云计算静态重复数据的尺度伸缩分解,把重复数据宽带互模糊度函数映射为一个检测统计量特征分解问题,构建一个参数未知多重假设检验,对云计算静态重复数据进行奇异值尺度伸缩分解,对分解后的奇异值特征进行状态空间重组和移动学习,得到重删系统模型改进。仿真结果表明,该算法对云计算静态重复数据检测性能较高,重删性能优越,抗干扰能力强,具有较好的应用前景。 相似文献
6.
云计算数据预取算法设计是实现云平台环境下通信链路优化和任务调度均衡分配的基础技术。在传统的云计算据查询模式下,当由于缓存空间不足而导致新的缓存数据无法进入缓存时,导致数据预取拥堵,性能不好。提出一种基于Monte Carlo熵权决策的云计算数据预取算法,构建云计算数据查询模板模型,进行Hybrid缓存置换数据预取前置处理,采用Monte Carlo熵权决策方法,把云计算预取信号从缓存域变换到波束域,构建置换函数,实现了对算法的改进。仿真实验研究得出,该算法通过熵权特征提取,进行云计算数据预取决策,提高了云计算数据预取性能,大数据访问延迟率降低,云计算数据存取和调度效率提高,保真率较好。 相似文献
7.
《科技通报》2015,(10)
在模糊云计算环境下,需要对特定数据进行识别定位,实现目标数据信号的准确检测和访问。传统方法采用先分层后分支的数据目标资源识别定位算法,定位识别性能计算复杂度较大,准确度不高,提出一种基于通信开销缩减和冗余任务删除的特定数据目标资源识别定位技术。首先对DAG图中的任务进行任务归并,然后将DAG图分层,从整个任务图的全局出发考虑任务的优先级,构建模糊云计算模型,设计模糊云计算核函数,创建多个线程的信息流特征编码,考虑对整个任务图调度时间起决定作用的关键任务,设计通信开销缩减算子,将调度列表头结点分配到使其具有最小最早完成时间的处理器内核上,提高对特定数据的目标资源定位识别性能。仿真实验得出,该算法定位精度较高,对目标资源的冗余任务进行有效删除,明显提高了任务调度效率,收敛性能较好。 相似文献
8.
针对当前密文搜索领域大多数多关键字查询算法均不能同时保证云环境下的安全性、便捷性,以及实用搜索算法所常见的模糊查询、多关键字查询等操作,本文提出了一种能够适应云计算应用的密文搜索算法,该算法基于MRSE与向量空间模型进行构建,在已有的MRSE的基础上进行了改进,增加了包括分块纠删码、bloomfilter在内的几种优化方案,能够将散落在云端的数据在加密的条件下进行关键字搜索,使得算法搜索性能大大增强。仿真实验结果表明,本文提出的改进的动态模糊多关键字查询算法大大增强了密文搜索的运行效率和安全性,保证了云环境数据的查询准确度,降低了运算和存储的负载,并能够实现多关键字搜索和模糊搜索,增强了云搜索服务的性能,是一种适合云环境应用的密文搜索算法。 相似文献
9.
核心数据的管理与保护问题,给云计算环境下的数字图书馆的发展带来了巨大挑战。本文首先分析了云计算环境下数字图书馆海量数据的高效管理,以及云端数据快速、精确查询问题。然后,提出了一种基于云计算的数字图书馆核心数据管理与保护策略。该策略能够有效提升系统资源的利用率、服务可用性和解决资源瓶颈问题,并保证了用户核心数据的安全。 相似文献
10.
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
11.
《科技通报》2016,(5)
在对云计算网络漏洞进行检测的过程中,涉及的数据量巨大,传统方法依据先验知识建立云计算网络漏洞库,通过和漏洞库的匹配实现漏洞检测,实现过程非常复杂,且建立的漏洞库也存在局限性,检测精度低,因此,提出一种基于风险数据挖掘追踪的云计算网络漏洞检测技术。将特征相关性看作是计算数据差异的依据对风险数据进行初聚类,将和风险数据有较大差异的正常数据剔除,完成初步的处理。引入模糊关联规则,依据风险数据属性关联规则,对经初聚类处理后的风险数据进行挖掘追踪,构成云计算网络漏洞数据库,通过隶属度分布函数对漏洞数据库的连续属性进行模糊处理,依据模糊关联规则挖掘构建云计算网络存在漏洞状态时的关联规则集,用相似度对云计算网络当前状态和存在漏洞状态的背离程度进行描述,实现云计算网络的漏洞检测。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的检测精度和检测效率。 相似文献
12.
云计算中大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上,设备分配随机性很强,一旦多节点数据同时分配到同一数据终端,将造成云计算中的处理拥塞.由于无法避免多节点数据同时分配到同一数据终端造成的云计算处理拥塞的缺陷,导致云计算环境下的相关设备负载均衡性降低.本文提出了一种基于兴趣区域搜索的云计算设备均衡负载方法.通过计算获取兴趣特征权值系数,提取兴趣特征分量,计算兴趣区域相似度,从而实现云计算的均衡负载.实验结果表明,这种方法能够合理调节云设备负载,提高了云设备负载的均衡性. 相似文献
13.
在云计算环境下大规模网络安全态势预测决定了云数据计算和存储的准确有效运行。传统的网络安全态势预测方法采用灰阶模型人工免疫预测方法,需要给出当前和过去的安全态势值,网络安全管理被动。提出一种引入自适应转发控制策略的大规模网络安全态势预测算法,建立层次化网络安全模型,计算网络安全态势值,引入转发控制机制,控制不同节点传输性能和不同网络环境下的转发条件,求得相邻节点的网络威胁指数,并进行人工免疫进化,得到安全态势预测回归方程,实现安全态势预测。实验结果表明,采用该方法进行大规模网络安全态势预测,能准确预测出攻击强度和安全态势值,预测精度提高,自适应性和实时性能较好,在云计算下大规模网络安全防御等领域具有很好的应用价值。 相似文献
14.
随着网络技术的不断发展,特别是云计算的出现,数据文档更多地将从传统的本地数据保存转为云环境中的虚拟化存储。该过程中,传统的数据文档加密方式将不再适用于云计算环境下的文档存储加密。因此,提出一种适用于虚拟存储环境的全新数据加密方式尤为必要。针对云计算环境下存储虚拟化的特点,提出智能动态化的加解密将成为云计算环境下虚拟存储中数据文档的加解密方法,该方法有助于加强数据泄露防护,且对文档实现透明存储和加解密,从而使得用户有更好的虚拟存储体验。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
在云计算环境下,针对K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,进行K-means聚类中心优化求解,提高对海量数据的聚类处理能力。传统方法采用动态干扰信任感推荐方法进行数据聚类中心求解,聚类中心对初始值敏感性较强,数据聚类效果不好。提出一种基于粒子群密度最大距离凹函数构建和边界隶属度特征分析的云计算中K-means聚类中心优化求解方法。通过云计算处理,对数据聚类余下样本点按照与聚类中心的相似程度来划分成k类,对原始变量数据的差异化特征进行降维处理,通过搜索空间中的粒子,每一个粒子自身都有速度、位置和适应度,通过迭代找到最优解,进行数据规范化预处理,数据预处理包括选择数量,类型和特征的标度,进行边界隶属度特征分析,实现云计算数据的聚类改进。仿真结果表面,该算法对云计算数据的聚类性能优越,聚类中心求解准确,克服了传统的K-means对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优的缺点,应用价值较大。 相似文献
17.
资源负载均衡是提高云计算资源调度效率的重要因素,为提高云计算中任务调度的效率,减少执行时间,针对传统的资源均衡算法在没有考虑到云计算环境下的资源节点安全性因素,复杂度高,效果不好的问题,提出一种引入安全性函数分形维特征重组的资源均衡算法。建立任务调度策略及资源均衡模型,构造任务调度所需要时间、费用、可靠性等方面的因素进行特征描述,对负载资源信息流的分形维信息特征提取,通过分层化状态重组,实现对资源负载的均衡处理,得到负载目标函数,提高任务处理效率。实验结果表明,该算法进行Cloud Sim平台下的负载云计算任务调度和负载资源均衡,能有效节省任务执行时间,降低计算开销,执行效率优越于其它算法。 相似文献
18.
基于云计算的MAC层数字化信息平台是整合教育信息资源的基础设施,由于在云平台中进行频繁性大数据查询等操作,导致解析引擎中的缓存数据负载压力增大,需要进行缓存数据预取设计。提出一种基于QoS信息特征信息维度匹配的MAC层数字化信息平台解析引擎缓存数据预取算法,对802.11e MAC层数字化信息服务平台进行数据压缩预处理,采用云计算对存放进入缓存的数据对象进行QoS信息特征维度匹配,通过非高斯函数极限分离特性,最大限度对各独立变量进行自相关成分表征,提取QoS信息特征,在MAC层数字化信息服务平台中进行数据传感器分布设计,根据每个段中的数据节点个数,动态分配数据,使系统完成数据的动态存储与访问,得到对解析引擎数据的预取调控函数。仿真实验结果表明,该算法进行MAC层数字化信息平台解析引擎缓存数据预取,数据访问延迟率均小于其它算法,证明了该算法的优越性。 相似文献
19.
大型云计算联合服务器中故障节点的快速挖掘模型构建可以实现对云服务器故障的准确定位和检测。传统方法中采用协议堆栈对节点进行约束与管理,达到故障节点快速挖掘的目的,然而该算法在Sink节点位置部署考虑欠好,在通信传输中很容易相邻节点信道间频谱主瓣重叠,故障节点挖掘性能不好。针对这一问题,提出一种基于正交通信信道载波均衡的云计算联合服务器故障节点快速挖掘算法,建立故障节点信息融合模型,进行特征分析,在信息融合过程中,组成新的云计算联合服务器接收端和发射端故障节点定位训练序列,构建基于OFDM系统的等效基带故障节点挖掘模型,通过正交通信信道载波均衡实现云服务器故障节点的快速挖掘。仿真结果表明,该算法在复杂云计算环境下,能实现对故障节点的准确定位,挖掘性能较高,检测概率较高,优越于传统模型。 相似文献
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基于云计算的余弦向量度量法文本检索模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对云计算平台下信息检索的特性,在对经典余弦向量度量法文本检索模型(CCVMMTR模型)局限性进行分析的基础上,提出按查询索引项在文本不同检索范围设置不同权值计算方法的基于云计算的余弦向量度量法文本检索模型(CVMMTRCC模型),通过模拟实验对CCVMMTR模型与CVMMTRCC模型下文本与查询相似度计算结果进行对比,说明云计算平台下CVMMTRCC模型的检索效率能更好地反映用户的需求。 相似文献