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题名基于智能计算的网络偏差数据提取数学仿真
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作者
陈艳君
陈婷婷
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机构
南昌大学科学技术学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第8期364-367,406,共5页
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文摘
针对现有数据提取方法未考虑空间高复杂度,导致偏差数据检测的缺失、提取覆盖率较低、时间消耗较多的问题,提出基于智能计算的网络偏差数据提取数学仿真方法。引用信息熵检测网络偏差数据,并采用遗传算法对上述检测结果更新与平滑处理,获取网络偏差数据特征响应函数,结合距离与密度参数,确定网络偏差数据的位置与密度,最终实现网络偏差数据的快速提取。数学仿真结果显示,在网络吞吐量10000-50000Mbps背景下,与现有方法相比较,提出方法的偏差数据提取覆盖率更大,时间消耗更少,充分证实了提出方法具备更好提取效果。
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关键词
智能计算
网络偏差数据
提取覆盖率
信息熵
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Keywords
Intelligent computing
Network deviation data
extraction coverage
Information entropy
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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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