MAC层信息平台解析引擎缓存数据预取算法

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。     

基于最大熵功率谱估计的Hadoop高速数据访问

提出一种基于最大熵功率谱估计的Hadoop云平台下网络音视频数据特征挖掘方法,实现对数据信息的高速访问。构建数据挖掘Hadoop云平台和数据挖掘访问模型,设计最大熵功率谱特征提取算法,采用分段思想将同一时间段的视音频数据进行群体分割,分段提取最大熵功率谱特征。将提取的特征信息进行维度匹配分箱和溯源处理,实现信息恢复,最终完成高速数据访问。仿真测试表明,该算法能有效地实现对网络音视频数据的特征挖掘,提高访问效率,访问响应时间较当前方法缩短明显。     

基于量化特征的云资源平台自适应调度方法

通过对云资源平台的自适应调度设计,优化整合云存储空间资源,提高系统的运行效率和资源利用率。在云资源平台任务执行中收到用户行为特征干扰因素较多,调度响应出现时滞,传统方法采用基于时间尺度分析的云资源调度方法,当资源出现随机性干扰时受到网络延迟的影响较大,性能不好。提出一种基于量化特征提取的云资源平台自适应调度方法。构建资源调度平台的总体框架结构,进行资源信息特征提取,采用云资源量化特征提取结果作为调度系统的输入函数,对多源资源信息系统访问特征进行最小方差估计,整个调度过程是一个严平稳的随机过程,通过量化特征提取,能保证对云资源各个调度节点的遍历历经性,提高调度准确性。仿真结果表明,采用个算法能有效实现对云资源平台的自适应调度,抗干扰能力强,资源利用率较高。     

私有云计算平台上资源搜索路径匹配算法优化

对私有云计算平台上资源最优路径匹配,实现对资源的有效调度和检测,提高资源共享能力。传统算法采用云平台的资源置换算法实现云资源目标匹配,受限于机器学习技术自身的复杂性,性能不好。提出一种基于委托管理节点角色量化合成的私有云计算平台上资源最优搜索路径匹配算法。构建私有云计算平台终端数据访问和资源调度模型,根据贪心算法的收缩原则,在资源访问管理中引入互斥锁机制以保证资源共享操作的完整性,路径匹配有向图模型,提高资源路径匹配搜索能力。以全局度量为中心节点,计算逆向追踪搜索频度,实现算法优化。仿真实验结果表明,采用该算法进行私有云计算平台上资源最优路径匹配优化,能有效提高私有云平台上的资源路径匹配准确度,从而提高资源搜索成功率,实现资源优化共享,展示优越的适用价值。     

开源IaaS平台在复杂计算机实验环境中的应用研究

提出一种基于多源信息资源调度的开源Iaa S平台兼容性测试方法,并应用到计算机实验环境中。进行多源信息资源调度算法设计和开源Iaa S云平台下的云计算数据聚类分析,实现对开源Iaa S平台下的差异特征的兼容性提升,提高实验平台的兼容性,优化数据处理和分析性能。仿真结果证明,采用该方法进行开源Iaa S云平台下的数据信息处理,开源Iaa S平台多源信息资源调度性能和兼容性较好,能有效应用在复杂计算机数据信息处理实验环境中。     

突发浪涌数据下差异云平台的弱关联数据调度

突发浪涌数据下差异云平台数据间的关联性破坏概率逐渐增加,降低了数据在冗余环境下查询效率。按照突发浪涌数据下云平台的弱关联数据调度特征,通过基于Apriori的弱关联数据挖掘方法,采集突发浪涌数据下差异云平台的弱关联数据,通过改进离散粒子群算法优化任务节点数字串的编码形式,实现数据调度任务,对粒子位置更新公式进行优化,采用优化离散粒子群算法进行节点寻优,获取最佳调度节点集,实现突发浪涌数据下差异云平台的弱关联数据调度。实验结果表明,该调度方案能够优化云平台资源的使用效率和服务响应时间,提高了总执行效率,节省了云资源,具有较高的节能开销比和用户满意度。     

模糊弹性控制策略下的云平台数据调度模型仿真

传统云计算平台调度方案,存在请求缺失率高、资源空闲时间高以及资源利用率降低等问题,提出了一种应用SssS的模糊弹性云优化调度方案,分析SaaS云平台弹性优化调度指标,避免资源的过量和欠量分配,提供了弹性云平台调度任务量和平均响应时间的匹配关系,依据云平台弹性调度指标和模糊调度算法,将SaaS云平台分配任务集按照不同优先级进行划分,优先级等级高的任务优先调度,确保更多的重要任务得到调度,最大化SaaS云平台的执行任务量,最小化平台的平均响应时间,使云平台处于相对稳定的状态。实验结果表明,该调度方案能够优化云平台资源的使用效率和服务响应时间,提高了总执行效率,节省了云资源,具有较高的节能开销比和用户满意度。     

嵌入云信息平台双向中继物理层数据传输协议

在嵌入式云信息平台设计中,需要设计物理层数据传输协议优化信息平台的数据调度和任务分配能力。传统的协议采用UDP协议构建云信息平台的中继物理层数据传输协议,产生大量的流量累积,导致物理层拥堵。提出一种基于双向中继负载均衡的嵌入式云信息平台物理层数据传输协议设计算法。构建嵌入式云信息平台的网络模型,对信息平台数据进行压缩处理,通过双向中继物理层数据传输,定义物理层数据传输的调控函数,实现对数据传输的物理层协议构建,实现数据动态分配。实验结果表明,采用该算法,能有效提高数据的传输效率,降低数据传输延时,优化信息传输部署。     

DISP相关QoS约束信息跨层信道抢占算法

随着数字化信息服务平台(DISP)广泛使用,如何提高数字化信息服务平台上的通信业务质量是难点。提出一种基于相关QoS约束信息求解的802.11e MAC层数字化信息服务平台跨层信道抢占算法。推导相关的QoS参数与DISP网络传输性能的关系,平衡不同类型业务流占用信道机会,进行相关QoS约束信息计算和信息特征信息维度匹配,实现改进的跨层信道抢占算法设计。仿真结果表明,改用该算法进行DISP跨层信道抢占,误码率最低,关键信息正确定位准确率为100%,迭代步数小,对提高数字化信息服务平台的服务质量具有重要意义。     

改进的云资源调度自相关匹配数据融合算法

提出一种基于自相关匹配滤波和云间相似程度特征提取的云资源调度数据融合算法。设计了基于云资源调度的云计算海量数据处理平台,构建数据融合预处理模型,在云资源调度系统中,设计自相关匹配滤波器,得到融合特征分簇重构空间,对特征进行模式匹配,得到后置处理滤波器的系统函数,实现了对云资源调度自相关匹配数据融合算法的改进。仿真实验表明,该算法能高精度、高平稳地实现云资源调度数据的融合,对云滴数的要求极低,数据处理效果较好,云资源调度执行任务数、云资源调度总任务完成时间、用户满意度等指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。