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题名网络不稳定节点的动态特征挖掘模型
被引量：1
- 1
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作者
刘菲
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机构
中央司法警官学院现代教育技术中心
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第3期19-22,共4页
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文摘
为了提高对网络不稳定节点定位和检测精度,提出基于经验模态分解和功率谱密度特征提取的网络不稳定节点的动态特征挖掘模型。首先对网络不稳定节点输出信号进行经验模态分解,将一个复杂的网络不稳定节点的动态信号分解成若干个IMF分量之和,对分解信号进行功率谱密度特征提取,实现对网络不稳定节点的动态特征挖掘。仿真结果表明,该挖掘模型能准确实现对不稳定节点输出信号的参量估计和动态特征提取,特征挖掘精度较高,较好地实现了对不稳定节点的定位识别。
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关键词
网络不稳定节点
输出信号
动态特征挖掘
经验模态分解
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Keywords
network unstable node
output signal
dynamic feature mining
empirical mode decomposition
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分类号
TN711.34
[电子电信—电路与系统]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于XJoin的细粒度无阻塞连接算法
被引量：1
- 2
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作者
陈刚
李国徽
顾晋广
杨兵
陈辉
唐向红
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机构
华中科技大学计算机学院
武汉科技大学计算机学院
江西财经大学软件学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第8期49-53,共5页
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基金
863国家高技术研究发展计划(2007AA01Z309)
国家自然科学基金(60803160
+1 种基金
60873030)
国防预研基金资助
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文摘
连接拥塞、负载不均衡和临时性网络中断,使得传统查询处理技术难以处理广域网下的数据连接。无阻塞连接查询算法通过调用后台进程能够有效处理不稳定网络中的不确定性并隐藏数据到达的中断情况。因为逐渐增长的外存数据难以在较短的时间间隔内被一次性处理完,所以像XJoin这样的经典无阻塞连接算法不能很好地处理间隔时间较短的不稳定网络下的查询连接。提出一种新的无阻塞连接算法XJoin-FG,将一次粗粒度的事务根据间隔时间分解为多个部分,并且采用细粒度的时间戳来避免重复数据结果的产生。仿真实验采用Internet上的跟踪数据,结果表明XJoin-FG即使在处理很长的数据块时也能够迅速地反馈查询结果。
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关键词
连接
细粒度
无阻塞
不稳定网络
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Keywords
Join, Fine-grained, Non-blocking, Unreliable network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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