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题名基于时间交替并行技术的网络不完整节点数据模糊采集
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作者
何婷
吴珊丹
辛春花
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机构
内蒙古农业大学计算机技术系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第20期35-39,共5页
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基金
内蒙古自治区高等学校科学研究重点项目(NJZZ22529)。
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文摘
为实现对网络环境中不完整节点数据的高效且精准采集,提出一种基于时间交替并行技术的网络不完整节点数据模糊采集方法。采用时间交替并行技术,通过并行的多个多模数转换器采集不同时间点网络节点数据;基于采样数据结果的失配误差分析,对采样时钟误差进行校准,以提升网络节点数据的采样率。通过C均值模糊聚类对采集的不完整节点数据进行划分,再依据划分的不完整节点数据构建最优路径目标函数,通过求解最优路径来实现网络不完整节点数据模糊采集。实验分析得出:所提方法能够有效减少杂散信号,显著提高系统的频谱纯净度和整体性能;还可以实现不完整网络节点数据的精准模糊聚类,且不完整节点数据采集冗余度较低,维持在20%以下,可显著提高数据的有效性和可用性。
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关键词
不完整节点数据
C均值模糊聚类
数据采集
时间交替并行技术
失配误差
最优路径目标函数
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Keywords
incomplete node data
C mean fuzzy clustering
data collection
time-interleaved analog-to-digital converter
mismatching error
optimal path objective function
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分类号
TN913.2-34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名资源共享平台大数据负载均衡性控制方法
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作者
辛春花
闫凤
何婷
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机构
内蒙古农业大学计算机技术系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第20期160-164,共5页
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基金
内蒙古自治区科技计划项目(2020GG0033)
内蒙古自治区科技计划项目:内蒙古马业数字文旅产品研发与转化应用(2025YFHH0095)。
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文摘
资源共享平台的大数据具有多样性和不确定性的特点,不同类型的数据需求各异,如果不对这些数据进行分类和处理,就可能导致某些类型的数据处理任务集中在少数资源节点上,而其他节点则相对空闲,从而造成负载不均衡。为此,提出一种资源共享平台大数据负载均衡性控制方法。将无状态的资源共享平台大数据按照特征进行切片,更清晰地展现出数据之间的差异性。采用目标函数将切片处理后的数据应用于平台大数据差异性的量化处理中,确保各个资源节点能够均衡地处理任务。通过帝国主义竞争算法对大数据进行寻优,将所有初始化的个体都称作国家,并按照国家势力分成帝国主义国家及殖民地两种,通过竞争和合作来找到最优解,确定最优资源共享平台大数据负载均衡性控制方案,从而更好地处理数据的多样性和不确定性,实现资源共享平台大数据负载均衡性控制。实验结果表明,所提方法的吞吐量达到了700 Mb/s,且在到达率为0.40%之前,其业务阻塞率一直处于接近0的状态,说明该方法可以确保资源共享平台大数据的吞吐量并有效降低业务阻塞率,负载均衡性的控制效果较好。
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关键词
资源共享平台
大数据
负载均衡性
帝国主义竞争算法
切片处理
差异化量化处理
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Keywords
resource sharing platform
big data
load balancing
imperialist competition algorithm
slicing processing
differential quantitative processing
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分类号
TN919.8-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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