【摘 要】
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为了提高光纤网络大数据聚类调度能力,提出光纤网络大数据的线性均衡聚类调度的优化方法。构建光纤网络大数据的模糊信息检测模型,采用高阶统计量特征提取方法进行光纤网络大数据的模糊相关性分析,构建光纤网络大数据的输出自相关特征匹配模型,结合线性均衡调度分析方法进行光纤网络大数据的统计分析,建立光纤网络大数据的回归分析模型,提取光纤网络大数据的统计特征量,根据光纤网络大数据的特征提取结果,采用线性均衡调度结合残差融合算法的方法进行光纤网络大数据聚类调度的自适应寻优,实现光纤网络大数据聚类调度优化。实验结果表明,采用
【基金项目】
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广西教育科学“十三五”规划课题(No.2019B101),南宁学院教授培育工程项目(No.2016JSGC05),广西高校中青年能力提升项目(No.2020ky64014)。
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为了提高光纤网络大数据聚类调度能力,提出光纤网络大数据的线性均衡聚类调度的优化方法。构建光纤网络大数据的模糊信息检测模型,采用高阶统计量特征提取方法进行光纤网络大数据的模糊相关性分析,构建光纤网络大数据的输出自相关特征匹配模型,结合线性均衡调度分析方法进行光纤网络大数据的统计分析,建立光纤网络大数据的回归分析模型,提取光纤网络大数据的统计特征量,根据光纤网络大数据的特征提取结果,采用线性均衡调度结合残差融合算法的方法进行光纤网络大数据聚类调度的自适应寻优,实现光纤网络大数据聚类调度优化。实验结果表明,采用
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为精准识别处理光纤传感振动信号、实现通信线路异常实时报警,提出了基于模糊神经网络的光纤传感信号处理方法,通过光纤传感采集异常事件振动信号,运用小波包分解对振动信号实施降噪处理,并提取到振动信号的低频与高频特征向量,对振动信号特征向量进行量化处理,将其作为输入,构建基于概率的模糊神经网络分类器,完成对光纤传感振动信号的处理。结果表明,该方法能够有效采集定位不同类别异常事件的振动信号,消除振动信号的多余噪声,整体识别率可达94.7%以上,可实现对光纤传感振动信号的精准处理。
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