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基于数据流聚类的多任务并行数据控制方法
1
作者
张嘉慧
陈智明
+2 位作者
黄科
王晓琪
李子龙
《信息技术》
2024年第3期128-133,共6页
多任务并行数据的类别较多、数据流庞大,导致其控制能力较差,增加了物联网访问负担和通信开销。为了提升数据流稳定性,规范数据流访问过程,提出基于数据流聚类算法的多任务并行数据控制方法。首先利用数据采集与监视系统,从识别、采集...
多任务并行数据的类别较多、数据流庞大,导致其控制能力较差,增加了物联网访问负担和通信开销。为了提升数据流稳定性,规范数据流访问过程,提出基于数据流聚类算法的多任务并行数据控制方法。首先利用数据采集与监视系统,从识别、采集、验证三个方面获取物联网数据流;然后计算各数据流动态趋势间的欧氏距离,使数据流相似度衡量标准统一;将优化后数据流代入聚类算法中,根据数据流时间戳合理对应任务请求;最后利用PLC控制器实现多任务并行数据控制。实验结果表明,所提方法的可扩展性高、加速比高。
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关键词
数据采集与监视系统
数据
流预处理
相似度衡量标准
聚类算法
PLC控制器
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题名
基于数据流聚类的多任务并行数据控制方法
1
作者
张嘉慧
陈智明
黄科
王晓琪
李子龙
机构
广东电网有限责任公司梅州供电局
出处
《信息技术》
2024年第3期128-133,共6页
基金
国家级新一代人工智能科技项目(2020AAA0103400)。
文摘
多任务并行数据的类别较多、数据流庞大,导致其控制能力较差,增加了物联网访问负担和通信开销。为了提升数据流稳定性,规范数据流访问过程,提出基于数据流聚类算法的多任务并行数据控制方法。首先利用数据采集与监视系统,从识别、采集、验证三个方面获取物联网数据流;然后计算各数据流动态趋势间的欧氏距离,使数据流相似度衡量标准统一;将优化后数据流代入聚类算法中,根据数据流时间戳合理对应任务请求;最后利用PLC控制器实现多任务并行数据控制。实验结果表明,所提方法的可扩展性高、加速比高。
关键词
数据采集与监视系统
数据
流预处理
相似度衡量标准
聚类算法
PLC控制器
Keywords
data acquisition and monitoring system
data stream preprocessing
similarity measurement standard
clustering algorithm
PLC controller
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于数据流聚类的多任务并行数据控制方法
张嘉慧
陈智明
黄科
王晓琪
李子龙
《信息技术》
2024
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