【摘 要】
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由于非结构化大数据不存在固定控制中心,会严重影响云存储阶段稳定性,因此,以非结构化大数据为研究目标,构建一种云存储稳定性优化方法,并通过仿真加以效果评定。根据架构的不同环状态消耗能量计算方法,最小化非结构化大数据的云存储能量消耗,将优化核心设定为最大化云存储环活动时间,按照内部节点、边界节点编号顺序,完成所有区域云存储平衡函数的并行架构,通过制定约束条件,引入利用概率期望值与弹性期望值,采用存储梯
【基金项目】
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2019年度西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019SQN48)。
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由于非结构化大数据不存在固定控制中心,会严重影响云存储阶段稳定性,因此,以非结构化大数据为研究目标,构建一种云存储稳定性优化方法,并通过仿真加以效果评定。根据架构的不同环状态消耗能量计算方法,最小化非结构化大数据的云存储能量消耗,将优化核心设定为最大化云存储环活动时间,按照内部节点、边界节点编号顺序,完成所有区域云存储平衡函数的并行架构,通过制定约束条件,引入利用概率期望值与弹性期望值,采用存储梯度与强度关系,优化云存储稳定性。经不同环境相同条件下的吞吐量、丢包率与平均占用率评定分析,验证所提方法不
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在WSNs网络规模不断扩展的同时,路由协议与节点复杂度随之升高,导致WSNs网络中链路故障概率的增加。现有方法普遍存在链路故障检测误差偏大,网络恢复效果不佳等问题。为此提出了基于布尔方程与数据分析的大规模WSNs链路故障恢复方法。根据WSNs链路的能量特征构建测试信号的布尔映射关系,依据路径与链路的布尔状态向量搜索故障链路最小值,利用线性规划与约束条件求解布尔方程,从而确定故障链路。根据WSNs链
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