【摘 要】
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为提高采用k-匿名模型进行a-多样性大数据延迟调度的自适应性和控制准确性,提出一种基于小波分析的a-多样性k-匿名大数据自适应延迟调度算法.首先采用小波分析方法对数据进行
【机 构】
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南阳理工学院师范学院,西安交通大学数学与统计学院
【基金项目】
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河南省教育厅科学技术研究重点项目(批准号:16A520091).
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为提高采用k-匿名模型进行a-多样性大数据延迟调度的自适应性和控制准确性,提出一种基于小波分析的a-多样性k-匿名大数据自适应延迟调度算法.首先采用小波分析方法对数据进行去噪处理,通过去噪数据构建优先级列表控制模型;然后利用高效时分多址协议设计负载均衡传输的信道模型,并结合自适应加权控制方法建立调度控制的目标函数,通过时隙分配进行目标函数的最优化求解,实现调度算法改进设计.仿真实验结果表明,采用该方法进行a-多样性k-匿名大数据调度的自适应均衡性能较好,数据调度的相对误差较低,数据的召回率优于传统方法.
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