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面向车联网应用的数据关联性任务调度算法 被引量:9
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作者 丁男 聂率航 +1 位作者 许力 谭国真 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1614-1625,共12页
多核系统的广泛应用提高了任务的并发性,同时也带来了任务核间通信这一额外开销.对于具有数据关联性的任务,核间通信会极大地影响任务的调度长度和实时性.结合车联网多任务混合并发的应用特点,针对多核系统中任务响应实时性问题,该文提... 多核系统的广泛应用提高了任务的并发性,同时也带来了任务核间通信这一额外开销.对于具有数据关联性的任务,核间通信会极大地影响任务的调度长度和实时性.结合车联网多任务混合并发的应用特点,针对多核系统中任务响应实时性问题,该文提出了一种面向车联网应用的数据关联性任务调度算法(DTSV).首先,根据车联网协议标准中针对车联网应用相关的三类数据及其特性进行了描述与分析.车联网应用中任务被分为安全关键类、交通效率类和安全无关类,每类任务都包含大量参数.有些参数并不仅存在于一个任务中,而会同时被多个任务所应用.因此,在车联网中,任务之间存在着大量的数据关联性.基于常用关联性任务模型以及车联网中任务特性,定义了一种基于车联网应用的数据关联性模型.其次,根据任务相关性模型给出了任务关联性评价函数,该评价函数的建立主要依据与计算型任务有关的所有通信型任务,生成一个多维的向量,以表示任务与内核中任务之间的强弱关联关系.再次,根据上述关联性模型和评价函数设计了基于此评价函数的关联性任务调度算法,通过将数据关联性较强的任务分配到同一个内核,以减少任务执行过程中核间通信量.算法分为初始化阶段和运行阶段.算法的初始化阶段主要解决了车联网系统启动时大量周期性任务的分配问题,能够明显地减少周期性任务的周期调度长度.算法的运行阶段主要解决了车联网系统运行中随机产生的非周期性任务的分配问题,考虑到非周期性任务的特性,算法能够在一定程度上提高其实时性.同时,在算法的运行阶段,通过对非周期性任务的数据关联的预处理,更进一步提高了非周期性任务的实时性.最后,通过实验将DTSV与传统多核任务调度算法做出了比较,结果显示DTSV平均能够缩短10.6%整体任务调度长度,同时非周期性任务的响应时间平均能够减少33.5%.实验证明,DTSV相对于传统多核调度算法,针对具有数据关联性的周期性任务以及非周期性任务都能有效地降低其核间通信延时,缩短任务调度长度,提高任务响应实时性. 展开更多
关键词 资源分配 多核系统 数据关联性 车联网 任务调度
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基于数据关联性的无线传感器网络簇内数据管理算法 被引量:4
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作者 向敏 石为人 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期1343-1350,共8页
无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)节点能量有限,能量高效的数据管理和延长网络寿命是该领域的技术难题.在以簇构建的传感器网络中,利用节点的计算和分析功能,提出了基于数据关联性的簇内数据管理算法.簇头利用误差函数和... 无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)节点能量有限,能量高效的数据管理和延长网络寿命是该领域的技术难题.在以簇构建的传感器网络中,利用节点的计算和分析功能,提出了基于数据关联性的簇内数据管理算法.簇头利用误差函数和模糊函数分析成员感知数据的关联性,获取节点感知数据综合支持度,由此将成员节点划分为冲突节点、补充节点和可靠节点,对不同类别节点采用不同的调度规则以便降低簇内能耗和尽可能实现簇间节点能耗均衡,并给出了簇头数据融合的处理方法.仿真结果表明算法能够实现簇内数据分类管理,并能有效降低簇内数据收发量和延长网络寿命. 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据管理 数据关联性 综合支持度 网络寿命
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数据关联性分析辅助漏洞挖掘 被引量:1
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作者 尹青 李永伟 舒辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第2期583-585,589,共4页
为了提高对缓冲区溢出漏洞的挖掘效率,提出了使用数据关联性分析辅助漏洞挖掘的方法。该方法首先对目标文件进行反编译,在反编译的基础上构建函数的抽象语法树(AST),设计算法提取关键变量的反向关联信息,之后将提取的信息应用到漏洞挖... 为了提高对缓冲区溢出漏洞的挖掘效率,提出了使用数据关联性分析辅助漏洞挖掘的方法。该方法首先对目标文件进行反编译,在反编译的基础上构建函数的抽象语法树(AST),设计算法提取关键变量的反向关联信息,之后将提取的信息应用到漏洞挖掘中。该方法在无源码漏洞挖掘方面有明显优势,能有效发掘软件中存在的缓冲区溢出漏洞可疑点,提高漏洞挖掘的效率和自动化程度。 展开更多
关键词 反编译 漏洞挖掘 缓冲区溢出 数据关联性 抽象语法树
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基于数据关联性聚类的数据布局算法 被引量:2
4
作者 董微 闻育 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期117-120,共4页
现代信息系统的突出特征是基于海量数据的分布式应用集群。优化海量数据的存储布局,以提升存储资源的利用率和应用执行的速度,是一个重要研究课题。由于数据与数据之间存在关联性,只考虑负载均衡的布局算法缺乏实用性,需要进一步考虑数... 现代信息系统的突出特征是基于海量数据的分布式应用集群。优化海量数据的存储布局,以提升存储资源的利用率和应用执行的速度,是一个重要研究课题。由于数据与数据之间存在关联性,只考虑负载均衡的布局算法缺乏实用性,需要进一步考虑数据与数据的关联性以提高应用执行速度。建立了数据和数据的关联矩阵,基于关联矩阵进行聚类,再将数据分配到各个数据中心中,计算执行应用时的数据迁移量,并与一致hash算法进行了比较,结果表明数据迁移量大大低于一致hash算法。 展开更多
关键词 数据布局 聚类 一致hash 数据关联性
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关联性驱动的大数据处理任务调度方案 被引量:11
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作者 王玢 吴雅婧 +1 位作者 阳小龙 孙奇福 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期3385-3398,共14页
目前大数据处理过程较少关注任务所处理数据间的依赖关系,在任务执行过程中可能产生大量数据迁移,影响数据处理效率.为减少数据迁移,提升任务执行性能,从数据关联性及数据本地性两个角度出发,提出了一种数据关联性驱动的大数据处理任务... 目前大数据处理过程较少关注任务所处理数据间的依赖关系,在任务执行过程中可能产生大量数据迁移,影响数据处理效率.为减少数据迁移,提升任务执行性能,从数据关联性及数据本地性两个角度出发,提出了一种数据关联性驱动的大数据处理任务优化调度方案:D^3S_2(data-dependency-driven scheduling scheme).D^3S_2由两部分组成:(1)数据关联性感知的数据优化放置机制(dependency-aware placement mechanism,简称DAPM),根据日志信息挖掘数据关联性,进而将强关联的数据聚合并放置于相同机架上,减少了跨机架的数据迁移;(2)数据迁移代价感知的任务优化调度机制(transfer-aware scheduling mechanism,简称TASM),完成数据放置后,以数据本地性为约束,对任务进行统一调度,最小化任务执行过程中的数据迁移代价.DAPM和TASM互相提供决策依据,以任务执行代价最小化为目标不断迭代调整调度方案,直至最优任务调度方案.在Hadoop平台上进行的实验结果表明:较之原生Hadoop,在不增加作业完成时间的基础上,D^3S_2减少了作业执行过程中的数据迁移量. 展开更多
关键词 数据关联性 数据本地 数据放置 任务调度 迁移代价感知
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基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态预测模型 被引量:8
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作者 王雪蓉 万年红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1038-1043,1050,共7页
目前流行的外贸产品销量预测方法单纯地分别从第三方平台或大数据角度研究预测问题,对互联网平台、跨境电商、大数据融合应用于产品销量动态演化预测的考虑不足。为提高出口产品销量预测效果,实现预测系统的伸缩性和动态演化性,基于研究... 目前流行的外贸产品销量预测方法单纯地分别从第三方平台或大数据角度研究预测问题,对互联网平台、跨境电商、大数据融合应用于产品销量动态演化预测的考虑不足。为提高出口产品销量预测效果,实现预测系统的伸缩性和动态演化性,基于研究"互联网+外贸"环境下跨境电商出口产品销量可控关联性大数据挖掘、个性化预测机制、智慧预测算法,改进分布式定量、集中式定性计算等相应算法,提出一个"互联网+外贸"驱动下基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态预测模型,并进行了应用实验,对各种模型的实验结果进行对比分析。实验结果表明,该模型充分融合了"互联网+"的开放性、可延伸性和大数据动态预测优势,实现了"互联网+外贸"环境下基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态、智慧、定量定性预测。该模型综合预测效果明显优于传统模型,具有较强的动态演化性和较高的实用价值。 展开更多
关键词 互联网+外贸 跨境电商 可控关联数据 出口产品销量 动态预测
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基于表格的中断数据冲突静态分析方法 被引量:8
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作者 黄晨 董燕 +1 位作者 王小丽 虞砺琨 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期57-62,共6页
中断冲突问题是星载嵌入式软件较为典型的缺陷之一,由于中断冲突发生的不确定性和随机性,在动态测试过程中难以复现和定位.介绍一种基于表格的中断冲突静态分析方法,专门针对数据关联性、操作关联性、时序冲突以实例的方式给出分析方法... 中断冲突问题是星载嵌入式软件较为典型的缺陷之一,由于中断冲突发生的不确定性和随机性,在动态测试过程中难以复现和定位.介绍一种基于表格的中断冲突静态分析方法,专门针对数据关联性、操作关联性、时序冲突以实例的方式给出分析方法和过程,并总结几种预防中断冲突常见的设计策略和方法.相比较动态测试需要在特定的场景才能发现的数据冲突问题,静态分析方法在设计和测试阶段实施更加容易、高效. 展开更多
关键词 中断冲突 数据关联性 操作关联 时序冲突
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一种基于数理统计数据挖掘方法的研究 被引量:2
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作者 吴良刚 周海涛 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2002年第1期69-70,共2页
分析了数理统计方法在数据挖掘中的作用 ,提出了一种基于数理统计的数据挖掘模型 ,并用实例证明该数据挖掘模型的有效性 .
关键词 数理统计 数据挖掘 乔里斯基法 雅可比法 数据仓库 ORACLE数据 数据关联性
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一种时间序列数据的动态密度聚类算法 被引量:7
9
作者 陈皓 冀敏杰 +1 位作者 郭紫园 夏雨 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1304-1314,共11页
传统的聚类算法多是针对某个时间片上的静态数据集合进行的聚类分析,但事实上大部分数据存在时间序列上的连续动态演变过程.本文对时间序列数据及其类结构的演变过程进行了分析,发现在一定条件下相邻时间片间的数据集间存在较强的关联性... 传统的聚类算法多是针对某个时间片上的静态数据集合进行的聚类分析,但事实上大部分数据存在时间序列上的连续动态演变过程.本文对时间序列数据及其类结构的演变过程进行了分析,发现在一定条件下相邻时间片间的数据集间存在较强的关联性,并且类簇结构间则存在一定的继承性.故本文得出新的思想,在前一时间片聚类结果的基础上,通过对部分变化数据的计算和类簇结构的局部调整就有望获得对后一时间片上数据进行完全聚类相同的效果,且运算量会显著下降.基于此思想提出了一种时间序列数据的动态密度聚类算法(DDCA/TSD).仿真实验中使用6种数据集对所提出算法进行了实验验证.结果显示DDCA/TSD在保证聚类准确性的基础上相对传统聚类算法有明显的时间效率提升,并能更有效地发现数据点的属性变化及类簇结构的演变过程. 展开更多
关键词 时间序列数据 数据关联性 动态密度聚类 类继承
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一种基于物联网数据采集的农业大数据生产决策系统探究 被引量:13
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作者 刘智臣 《南方农机》 2022年第6期35-38,共4页
随着农业信息化的发展,传统农业生产模式的弊端不断显现,如何利用农业大数据技术构建涵盖农业生产的新模式成为重要课题。笔者提出一种农业大数据生产决策系统,通过物联网采集农业生产环节中的各类环境和设备等基础数据,再结合外部输入... 随着农业信息化的发展,传统农业生产模式的弊端不断显现,如何利用农业大数据技术构建涵盖农业生产的新模式成为重要课题。笔者提出一种农业大数据生产决策系统,通过物联网采集农业生产环节中的各类环境和设备等基础数据,再结合外部输入指令,进行数据关联性分析,为农业生产者提供生产指导。该系统可对农业生产的数据进行动态监控,对自然灾害、环境、气候等因素进行预警,大幅降低非市场性风险因素对农业生产者的影响,帮助农民完成市场分析、风险规避等工作,从而一定程度上促进我国农业有序发展,建立起涵盖农业生产和销售的高效“生态链”。 展开更多
关键词 农业信息化 生产决策 物联网 数据采集 数据关联性分析
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可重构计算的硬件任务调度算法 被引量:2
11
作者 李文君 杭德全 张果 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第22期283-285,共3页
提出一种可以减少数据传输量的调度算法RDMS。通过在调度过程中综合考虑任务中数据的关联性、硬件任务的资源利用率及内部任务之间的通信量,采用动态编程方法,减少微处理器和FPGA可重构协处理器之间的通信量及FPGA可重构资源的消耗。实... 提出一种可以减少数据传输量的调度算法RDMS。通过在调度过程中综合考虑任务中数据的关联性、硬件任务的资源利用率及内部任务之间的通信量,采用动态编程方法,减少微处理器和FPGA可重构协处理器之间的通信量及FPGA可重构资源的消耗。实验结果表明,RDMS能提高映射在FPGA器件上硬件任务的整体性能,有效降低通信开销和重构开销。 展开更多
关键词 可重构计算 关联任务通信 RDMS算法 数据关联性
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汽车CAN网络的入侵检测模型及装置研究 被引量:2
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作者 刘蓬勃 彭海德 +2 位作者 赵剑 贾博文 范科峰 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第3期126-131,170,共7页
随着智能网联汽车技术的发展,其信息安全问题也日益凸显,面向智能网联汽车CAN网络入侵检测的需求,针对周期性攻击,提出了一种基于ID熵的检测模型,判断CAN网络通信的异常状态并对攻击ID进行定位;针对非周期性攻击,提出了一种基于支持向量... 随着智能网联汽车技术的发展,其信息安全问题也日益凸显,面向智能网联汽车CAN网络入侵检测的需求,针对周期性攻击,提出了一种基于ID熵的检测模型,判断CAN网络通信的异常状态并对攻击ID进行定位;针对非周期性攻击,提出了一种基于支持向量机-数据关联性的入侵检测方案,并设计了车载CAN网络入侵检测装置。实验结果表明,对周期性攻击如重放攻击、DoS攻击和丢弃攻击的检测准确率为100%,对非周期性攻击如篡改攻击的检测准确率为97.14%。该装置可有效地检测CAN网络入侵行为,为智能网联环境下的整车信息安全提供有力保障。 展开更多
关键词 汽车控制器局域网络 入侵检测 ID熵 支持向量机 数据关联性
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Passive target tracking with intermittent measurement based on random finite set 被引量:4
13
作者 罗小波 范红旗 +1 位作者 宋志勇 付强 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第6期2282-2291,共10页
In the tracking problem for the maritime radiation source by a passive sensor,there are three main difficulties,i.e.,the poor observability of the radiation source,the detection uncertainty(false and missed detections... In the tracking problem for the maritime radiation source by a passive sensor,there are three main difficulties,i.e.,the poor observability of the radiation source,the detection uncertainty(false and missed detections)and the uncertainty of the target appearing/disappearing in the field of view.These difficulties can make the establishment or maintenance of the radiation source target track invalid.By incorporating the elevation information of the passive sensor into the automatic bearings-only tracking(BOT)and consolidating these uncertainties under the framework of random finite set(RFS),a novel approach for tracking maritime radiation source target with intermittent measurement was proposed.Under the RFS framework,the target state was represented as a set that can take on either an empty set or a singleton; meanwhile,the measurement uncertainty was modeled as a Bernoulli random finite set.Moreover,the elevation information of the sensor platform was introduced to ensure observability of passive measurements and obtain the unique target localization.Simulation experiments verify the validity of the proposed approach for tracking maritime radiation source and demonstrate the superiority of the proposed approach in comparison with the traditional integrated probabilistic data association(IPDA)method.The tracking performance under different conditions,particularly involving different existence probabilities and different appearance durations of the target,indicates that the method to solve our problem is robust and effective. 展开更多
关键词 passive target tracking maritime target joint detection and tracking intermittent measurement random finite set poor observability
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