数据流历史数据的存储与聚集查询处理算法 被引量：17

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作者 张冬冬 李建中 +1 位作者 王伟平 郭龙江 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期2089-2098,共10页

目前数据流的研究成果主要集中在分析处理存储于内存中的最近一段时间内的数据流数据,忽略了对数据流历史数据的分析处理与存储管理.提出了一种数据流历史数据的存储管理及聚集查询处理方法,通过对历史数据实施多层递阶抽样存储,并在内... 目前数据流的研究成果主要集中在分析处理存储于内存中的最近一段时间内的数据流数据,忽略了对数据流历史数据的分析处理与存储管理.提出了一种数据流历史数据的存储管理及聚集查询处理方法,通过对历史数据实施多层递阶抽样存储,并在内存中建立存储数据流历史数据聚集值的HDS-Tree索引,实现对无限数据流历史数据的存储管理,有效地支持各种聚集查询.同时,还给出了基于HDS-Tree的聚集查询算法的时间复杂性分析和查询误差分析.理论分析与实验结果表明,该方法可以有效地用于数据流历史数据的存储与分析.目前数据流的研究成果主要集中在分析处理存储于内存中的最近一段时间内的数据流数据,忽略了对数据流历史数据的分析处理与存储管理.提出了一种数据流历史数据的存储管理及聚集查询处理方法,通过对历史数据实施多层递阶抽样存储,并在内存中建立存储数据流历史数据聚集值的HDS-Tree索引,实现对无限数据流历史数据的存储管理,有效地支持各种聚集查询.同时,还给出了基于HDS-Tree的聚集查询算法的时间复杂性分析和查询误差分析.理论分析与实验结果表明,该方法可以有效地用于数据流历史数据的存储与分析. 展开更多

关键词 数据流 历史数据 聚集算法 HDS—Tree

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考虑多时段设备耦合的数据中心能效优化方法 被引量：9

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作者 高晋坤 余娟 +3 位作者 刘珏麟 杨知方 谢永胜 徐森 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第15期153-161,共9页

大数据时代,数据中心的规模越来越大,其高能耗问题也日益突出。当前,中国数据中心总能耗已约占社会总耗电量的2.7%,其能效优化研究已成为近年来关注的热点。然而,当前研究忽略了信息技术(IT)设备和空调设备的时段间启停待机关系和爬坡约... 大数据时代,数据中心的规模越来越大,其高能耗问题也日益突出。当前,中国数据中心总能耗已约占社会总耗电量的2.7%,其能效优化研究已成为近年来关注的热点。然而,当前研究忽略了信息技术(IT)设备和空调设备的时段间启停待机关系和爬坡约束,其给出的单时段最优策略在实际运行时可能出现相邻时段间IT设备频繁启停,导致IT设备损耗过大或算力需求增长过快时无法第一时间平衡算力供需等问题。因此,数据中心能效优化建模必须考虑时段耦合性。基于此,综合考虑了数据中心IT设备和空调设备的能耗特性与换热耦合关系,以及IT设备的时段间启停待机关系和爬坡约束,建立了基于多时段设备耦合的数据中心能效优化模型。针对时段耦合约束及IT设备数量规模大导致的大量整数变量带来的计算效率难题,分别提出前瞻解耦算法和IT设备聚合算法进行求解。最后,通过一个10万台IT设备的大规模数据中心仿真算例,验证了该方法的实用性和高效性。 展开更多

关键词 数据中心 能效优化 多时段 设备耦合 前瞻解耦算法 信息技术设备 聚合算法

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综合负载均衡与能量消耗的无线传感器网络分簇算法 被引量：7

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作者 姜彬彬 于寒 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1552-1556,共5页

针对目前无线传感器网络分簇算法的能耗不均衡、网络生命周期短等问题,设计一种综合负载均衡与能量消耗的无线传感器网络分簇算法.首先根据传感器节点与基站节点间的距离,将节点合理划分到相应的簇中;然后引入负载均衡因子,建立无线传... 针对目前无线传感器网络分簇算法的能耗不均衡、网络生命周期短等问题,设计一种综合负载均衡与能量消耗的无线传感器网络分簇算法.首先根据传感器节点与基站节点间的距离,将节点合理划分到相应的簇中;然后引入负载均衡因子,建立无线传感器网络的数据聚合路由,节约数据传输能量;最后采用MATLAB2014工具箱进行性能分析.结果表明,该算法的节点能量利用率较高,能保持传感器节点能量消耗的均衡,且网络生存时间较长. 展开更多

关键词 无线传感器网络 负载均衡因子 数据聚合算法 簇头选择

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模仿学习算法的研究与实现

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作者 张羽萌 季晓君 《电脑与电信》 2023年第5期38-44,共7页

为优化强化学习因为奖励函数不明确造成极大误差的弊端,深入研究并实现了模仿学习算法中的行为克隆算法和数据聚合算法。通过活动图对算法流程建模,通过类图对各类之间的关系建模,通过顺序图对核心交互流程建模。根据实验结果,比较行为... 为优化强化学习因为奖励函数不明确造成极大误差的弊端,深入研究并实现了模仿学习算法中的行为克隆算法和数据聚合算法。通过活动图对算法流程建模,通过类图对各类之间的关系建模,通过顺序图对核心交互流程建模。根据实验结果,比较行为克隆算法和数据聚合算法的优缺点,发现行为克隆算法可以离线训练避免真实环境的交互,但会使错误累加导致结果误差;数据聚合算法必须在线与环境交互,根据策略选择观测值对应状态,解决误差累积的问题。 展开更多

关键词 强化学习 模仿学习 行为克隆算法 数据聚合算法

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消防员体能预警系统硬件设计 被引量：2

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作者 姜文涛 陈昌 蔡燕 《现代电子技术》 北大核心 2017年第20期56-60,共5页

针对传统消防服应用中存在的问题,设计一种基于Zig Bee的消防员体能预警监测系统。系统完成了消防员人体关键生理信息及位置信息的实时采集与监测,并给出预警信号,避免因决策延误而导致最佳救援时间的丧失。为了进一步提高信息传输的及... 针对传统消防服应用中存在的问题,设计一种基于Zig Bee的消防员体能预警监测系统。系统完成了消防员人体关键生理信息及位置信息的实时采集与监测,并给出预警信号,避免因决策延误而导致最佳救援时间的丧失。为了进一步提高信息传输的及时性和可靠性,系统采用分布式融合算法进行数据传输,使消防员的人身安全得到了更大保证。实验结果验证了系统硬件设计方案的有效性与可行性。 展开更多

关键词 ZIGBEE 监测系统 融合算法 消防服

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云计算环境下动态数据聚集算法研究 被引量：1

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作者 孟维韬 马彦敏 朴春慧 《计算机测量与控制》 2018年第1期177-180,共4页

为对云环境下动态数据进行管理,防止数据损坏甚至丢失,方便后续利用,需要对云计算环境下动态数据进行聚集;但目前大多数算法都是基于线性时间概率计数的数据聚集算法,这种方法存在占用的存储空间较大,且不能保证动态数据聚集的准确性的... 为对云环境下动态数据进行管理,防止数据损坏甚至丢失,方便后续利用,需要对云计算环境下动态数据进行聚集;但目前大多数算法都是基于线性时间概率计数的数据聚集算法,这种方法存在占用的存储空间较大,且不能保证动态数据聚集的准确性的问题;为此,提出一种基于粒子群优化算法的云计算环境下动态数据聚集算法,该算法首先对云计算环境中的动态数据结构模型进行分析,完成对云计算环境下动态数据的离散样本频谱特征的计算,实现云计算环境下动态数据聚集样本的特征提取和信息模型构建;针对粒子群算法收敛速度慢的问题,提出利用混沌映射方法对其进行优化,通过生成混沌序列,解决粒子群算法存在的问题,利用粒子群优化算法进行特征聚集,从而完成云计算环境下动态数据聚集算法;实验结果表明,所提算法能够有效提高动态数据聚集的可靠性和稳定性,降低聚集时间,减少所占内存空间,具有较强的实践性,为该领域的发展创造条件。 展开更多

关键词 云计算 动态数据 数据聚集算法

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计算数据中心的动态数据聚集算法研究

7

作者 翁子寒 《现代电子技术》 北大核心 2015年第17期142-143,148,共3页

目前,计算数据中心设计动态数据聚集算法,通过仿真实验进行验证分析,表明动态数据聚集算法能够保障计算数据中心的服务质量,提高计算机设备稳定性,提升计算机数据中心的服务质量,并且还可以在不同时段动态分配数据使用,实现有效的聚集... 目前,计算数据中心设计动态数据聚集算法,通过仿真实验进行验证分析,表明动态数据聚集算法能够保障计算数据中心的服务质量,提高计算机设备稳定性,提升计算机数据中心的服务质量,并且还可以在不同时段动态分配数据使用,实现有效的聚集数据分配模式,从而确保系统计算存储节点可以轮流运转,提升计算机数据中心区域温控设备的精度,充分利用计算数据中心资源,满足用户的实际服务需求,降低计算数据中心系统动态数据分配能耗。 展开更多

关键词 计算数据中心 动态数据 聚集算法 仿真实验

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无线传感器网络数据融合算法综述

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作者 张兴艳 万润泽 《江汉大学文理学院学报》 2010年第2期44-47,共4页

根据无线传感器网络中数据融合技术的基本原理，分析了几种常见的数据融合算法。按照其特点归类为以数据为中心的、基于压缩的和基于网络性能评价的融合方式，并从降低能耗、数据准确度、算法复杂度、自适应性和可扩展性等方面进行了综... 根据无线传感器网络中数据融合技术的基本原理，分析了几种常见的数据融合算法。按照其特点归类为以数据为中心的、基于压缩的和基于网络性能评价的融合方式，并从降低能耗、数据准确度、算法复杂度、自适应性和可扩展性等方面进行了综合比较。 展开更多

关键词 信息技术 无线传感器网络 数据融合算法

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非独立同分布下联邦半监督学习的数据分享研究

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作者 顾永跟 高凌轩 +1 位作者 吴小红 陶杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期188-196,共9页

联邦学习作为一种保护本地数据隐私安全的分布式机器学习方法,联合分散的设备共同训练共享模型。通常联邦学习在数据均有标签情况下进行训练,然而现实中无法保证标签数据完全存在,提出联邦半监督学习。在联邦半监督学习中,如何利用无标... 联邦学习作为一种保护本地数据隐私安全的分布式机器学习方法,联合分散的设备共同训练共享模型。通常联邦学习在数据均有标签情况下进行训练,然而现实中无法保证标签数据完全存在,提出联邦半监督学习。在联邦半监督学习中,如何利用无标签数据提升系统性能和如何缓解数据异质性带来的负面影响是两大挑战。针对标签数据仅在服务器场景,基于分享的思想,设计一种可应用在联邦半监督学习系统上的方法Share&Mark,该方法将客户端的分享数据由专家标记后参与联邦训练。同时,为充分利用分享的数据,根据各客户端模型在服务器数据集上的损失值动态调整各客户端模型在联邦聚合时的占比,即ServerLoss聚合算法。综合考虑隐私牺牲、通信开销以及人工标注成本3个方面的因素,对不同分享率下的实验结果进行分析,结果表明,约3%的数据分享比例能平衡各方面因素。此时,采用Share&Mark方法的联邦半监督学习系统FedMatch在CIFAR-10和Fashion-MNIST数据集上训练的模型准确率均可提升8%以上,并具有较优的鲁棒性。 展开更多

关键词 联邦半监督学习 联邦学习 数据非独立同分布 鲁棒性 聚合算法 数据分享

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一种改进的无线传感器网络安全数据融合算法

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作者 须磊 《舰船电子工程》 2012年第9期53-55,共3页

首先对无线传感器网络数据融合的相关技术进行比较,在分布式数据融合算法的基础上提出了一种改进高效数据融合算法,利用NS2仿真平台对其传输开销进行仿真测试。仿真结果表明,相比分布式数据融合算法,所提的算法能够更有效地减少传输开... 首先对无线传感器网络数据融合的相关技术进行比较,在分布式数据融合算法的基础上提出了一种改进高效数据融合算法,利用NS2仿真平台对其传输开销进行仿真测试。仿真结果表明,相比分布式数据融合算法,所提的算法能够更有效地减少传输开销并且节省节点能耗。 展开更多

关键词 传感器网络 安全数据融合 分布式算法 高效数据融合算法

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一种改进的动态数据聚集算法及仿真

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作者 苏娇娆 《电子科技》 2015年第5期30-31,35,共3页

针对当前计算数据中心中的动态数据分配方法中存在局限性强、公式复杂、算法运行效率低等问题,提出了动态数据聚集算法,结合计算数据中心实际情况进行改进,分析了动态数据聚集算法在计算数据中心的应用。仿真结果表明,与常规数据分配方... 针对当前计算数据中心中的动态数据分配方法中存在局限性强、公式复杂、算法运行效率低等问题,提出了动态数据聚集算法,结合计算数据中心实际情况进行改进,分析了动态数据聚集算法在计算数据中心的应用。仿真结果表明,与常规数据分配方法相比,改进后的基于动态数据聚集算法的数据分配方法,数据分配准确率可达到98.2%,相比常规方法有效地提升了结果的准确率。 展开更多

关键词 动态数据聚集算法 数据分配 计算数据中心 仿真研究

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受SINR约束的最小延时数据聚集调度算法

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作者 刘文彬 李香宝 +1 位作者 杨波 文志强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第11期3409-3412,3416,共5页

针对现有的基于物理干扰模型的数据聚集调度近似算法具有延时较高的问题,提出了一种改进的数据聚集调度近似算法。该算法首先构造一个连通支配集作为数据聚集树,使各节点根据数据聚集树分层进行数据调度;然后将整个网络划分为若干个边... 针对现有的基于物理干扰模型的数据聚集调度近似算法具有延时较高的问题,提出了一种改进的数据聚集调度近似算法。该算法首先构造一个连通支配集作为数据聚集树,使各节点根据数据聚集树分层进行数据调度;然后将整个网络划分为若干个边长相等的正方形区域,使每个区域中最多包含一个支配节点;最后对各个区域进行着色,并从颜色相同的每个正方形区域中任选一个普通节点,使它们能同时将数据汇聚到相应的支配节点。当数据从所有普通节点聚集到相应支配节点后,则将这些正方形区域构成一个大小相同的块,并采用四种颜色对这些块进行着色,使颜色相同的各个块中任选一条通信链路能够同时进行数据传输而不会发生通信冲突和干扰。理论分析表明,该算法的延时上界为K2Δ+8K2R-3R;仿真模拟的结果表明,该算法产生的数据聚集延时低于现有算法。 展开更多

关键词 数据聚集 最小延时 物理干扰模型 聚集调度算法 通信冲突 信干噪比

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