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        電子信息系統(tǒng)中多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾方法

        2022-08-17 10:07:16阮大治徐東黃海艇
        電子設(shè)計工程 2022年15期
        關(guān)鍵詞:參量多維度電子信息

        阮大治,徐東,黃海艇

        (工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心(上海)有限公司,上海 200232)

        數(shù)據(jù)過濾是指將信息參量傳遞給固定用戶,并后續(xù)處理的完整執(zhí)行流程。相較于一般的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),配置信息過濾行為的操作系統(tǒng)同時具備結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化的處理能力,可在準確接收文本信息的同時,直接執(zhí)行數(shù)據(jù)存儲的職能,從而大大節(jié)省信息參量傳輸耗時。從宏觀角度分析,數(shù)據(jù)過濾是將混合信息中濾除無效信息,作為數(shù)據(jù)文件糾正的末尾處理環(huán)節(jié),可在檢查信息一致性的同時,實現(xiàn)整理缺失值與無效值參量[1-2]。一般來說,過濾后的信息參量可直接進入數(shù)據(jù)倉庫,以供信息系統(tǒng)主機的直接調(diào)取與利用。

        在電子信息系統(tǒng)中,隨數(shù)據(jù)傳輸時間的延長,一部分信息參量出現(xiàn)亂序排布的情況,從而使區(qū)域環(huán)境中數(shù)據(jù)維度條件呈現(xiàn)極度混亂的表現(xiàn)形式。傳統(tǒng)云共享型數(shù)據(jù)過濾方法可借助基本矩陣分解模型,確定不同維度信息參量,在電子信息系統(tǒng)中所屬的階層等級,再通過XML 框架,實現(xiàn)集中處理與分離無效值參量。然而,該方法在單位時間內(nèi)處理的電子信息數(shù)據(jù)量有限,并不能完全滿足系統(tǒng)主機信息參量的定向提取需求。為解決此問題,提出一種新的電子信息系統(tǒng)中多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾方法,通過構(gòu)建Hadoop 分布框架的方式,定義關(guān)鍵的多維度數(shù)據(jù)集合,按照過濾偏好設(shè)置過濾標準,篩查處理隱向量,并以此為基礎(chǔ),計算并得到準確的協(xié)同梯度值結(jié)果,實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾。

        1 多維度數(shù)據(jù)分析

        為實現(xiàn)電子信息系統(tǒng)中多維度數(shù)據(jù)分析,需要在Hadoop 分布框架的支持下,建立多維度數(shù)據(jù)集合,并且通過提取特征信息參量的方式,得到最終處理結(jié)果。

        1.1 Hadoop分布框架

        在電子信息系統(tǒng)中,Hadoop 平臺擁有極強的分布式處理能力,可同時開啟多個數(shù)據(jù)信息副本,并借助MapReduece 節(jié)點占據(jù)系統(tǒng)環(huán)境中空余的數(shù)據(jù)參量節(jié)點,從而完全獨立處理多維度數(shù)據(jù)信息,元數(shù)據(jù)直接存儲于系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。在邊緣Service 節(jié)點的作用下,Public、Private、Hybrid 三類次級節(jié)點可分別連接Hadoop 平臺主機元件,并可按照電子信息參量的實際傳輸需求,存儲多維度數(shù)據(jù)于不同的應(yīng)用結(jié)構(gòu)體系[3-4]。完整的Hadoop 平臺由Saas、Paas、Lass 三類結(jié)構(gòu)共同組成。其中,Saas 結(jié)構(gòu)負責(zé)電信號的處理與傳輸需求,Paas 結(jié)構(gòu)可分布判別多維度電子信息,Lass 結(jié)構(gòu)則可借助電子信息開發(fā)軟件,實現(xiàn)調(diào)取與利用數(shù)據(jù)參量多維度傳輸條件。

        圖1 Hadoop分布框架結(jié)構(gòu)圖

        1.2 多維度數(shù)據(jù)集合

        多維度數(shù)據(jù)集合是一個獨立存在的電子信息參量表達定義體系,可在已知Hadoop 分布框架布局形式的基礎(chǔ)上,確定與待過濾信息匹配的協(xié)同處理作用強度,從而使電子信息參量具備更強的聚合性價值,便于系統(tǒng)主機后續(xù)的過濾與處理信息參量。一個多維度數(shù)據(jù)集合至少具備一個完整的協(xié)同處置強度指標值,且隨著數(shù)據(jù)傳輸量的增加,電子信息系統(tǒng)所具備的過濾處理能力也在逐漸增強,直至所有信息參量都能被匹配至少一個協(xié)同處理系數(shù)值[5-6]。設(shè)u0代表電子信息系統(tǒng)中多維度數(shù)據(jù)參量的基本過濾系數(shù),Rmin代表最小的電子信息特征值,Rmax代表最大的電子信息特征值,Ri代表第i個電子信息特征值,聯(lián)立上述物理量,可將多維度數(shù)據(jù)集合表示為:

        其中,β代表電信號傳輸特征值,代表多維度電子數(shù)據(jù)的單位傳輸均值量。

        1.3 特征信息參量提取

        為實現(xiàn)協(xié)同過濾多維度數(shù)據(jù)參量,需要在電子信息系統(tǒng)環(huán)境中,利用已知的系數(shù)值條件,提取特征信息參量集,并從中選取具有實用性價值的參量文件,以供數(shù)據(jù)庫主機的直接調(diào)取與應(yīng)用。特征信息參量是指一類具有極強傳輸能力的電信號數(shù)據(jù)指標,可在多維度數(shù)據(jù)集合中確定電子信息參量的實際傳輸位置,并通過整合關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)文件的方式,實現(xiàn)篩查與整合多維度電子信息數(shù)據(jù)[7-8]。設(shè)P1、P2代表兩個不同的電子信息數(shù)據(jù)文件編碼條件,λ代表多維度電子信息數(shù)據(jù)的提取權(quán)重值,聯(lián)立公式(1),可將特征信息參量提取結(jié)果表示為:

        式中,μ代表電子信息的維度系數(shù)值,w0代表電子信息參量的起始傳輸位置,wn代表電子信息參量的終止傳輸位置,n代表單位時間內(nèi)的電子信息傳輸與調(diào)取次數(shù)。

        2 多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾方法

        2.1 過濾偏好數(shù)據(jù)

        過濾偏好是指電子信息系統(tǒng)在執(zhí)行多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾時,遵循的信息參量處置標準。一般來說,隨電子信息累積量的增大,系統(tǒng)處理遵循的過濾偏好標準也會變化,但這種物理變化作用表現(xiàn)形式細微,并不能直接描述多維度數(shù)據(jù)集合的存在形式,但由于二者之間存在限制影響作用,可認為數(shù)據(jù)集合中與信息參量匹配的維度數(shù)值量越大,電子信息系統(tǒng)所具備的過濾處理能力就越強[9-10]。在不考慮其他干擾條件的情況下,電子信息系統(tǒng)中過濾偏好設(shè)置結(jié)果只受數(shù)據(jù)集維度參量值、信息過濾處理強度兩項物理指標的直接影響。數(shù)據(jù)集維度參量值可表示為q′,一般情況下,該項物理量的數(shù)值水平越高,電子信息系統(tǒng)所具備的數(shù)據(jù)過濾處理能力也就越強。信息過濾處理強度可表示為χ,在電子信息系統(tǒng)中,該項物理指標能夠反映多維度數(shù)據(jù)參量所具備的協(xié)同傳輸能力,但由于信息數(shù)據(jù)傳輸量具有不確定性,該項物理指標的實際數(shù)值水平不易過大。在上述物理量的支持下,聯(lián)立公式(2),可將電子信息系統(tǒng)的過濾偏好設(shè)置標準定義為:

        其中,ε代表電子信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)參量供應(yīng)系數(shù)項,s代表電子信息數(shù)據(jù)的協(xié)同傳輸量均值。

        2.2 隱向量篩查

        隱向量是指電子信息系統(tǒng)中,因維度屬性過于復(fù)雜而被忽略的數(shù)據(jù)參量,由于過濾偏好設(shè)置情況的不同,待篩查的隱向量數(shù)值水平存在差異性。在電子信息系統(tǒng)環(huán)境中,大多數(shù)隱向量篩查行為都可滿足定值檢索條件,特別是在已知過濾偏好設(shè)置結(jié)果的情況下,可認為待篩查的隱向量數(shù)值水平越高,多維度數(shù)據(jù)集合中的已存儲數(shù)據(jù)信息量也就越大[11-12]。在多維度指標保持為定值參量時,協(xié)同過濾指令的作用范圍越廣泛,隱向量篩查行為的處理程度越深。因此,為獲得理想的多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾結(jié)果,需要限定隱向量篩查行為的作用價值,并且通過計算電子信息傳輸量數(shù)值的方法,確定隱向量指標的實際數(shù)值水平[13-14]。設(shè)γ代表電子信息數(shù)據(jù)的隱藏系數(shù),f代表多維度數(shù)據(jù)的協(xié)同過濾量,l˙代表電子信息數(shù)據(jù)的過濾特征值,聯(lián)立公式(3),可將電子信息系統(tǒng)的隱向量篩查結(jié)果表示為:

        式中,θ1、θ2代表兩個不同的電子信息數(shù)據(jù)維度編碼條件,ΔT代表單位過濾時長,代表既定的數(shù)據(jù)信息協(xié)同傳輸量。

        2.3 協(xié)同梯度值計算

        協(xié)同梯度是指多維度數(shù)據(jù)在電子信息系統(tǒng)中能到達的最大傳輸深度值,對于數(shù)據(jù)信息過濾行為而言,協(xié)同梯度值越大,電子信息系統(tǒng)具備的數(shù)據(jù)參量承載能力越強。在不考慮其他干擾條件情況下,協(xié)同梯度值計算結(jié)果受到電子信息系統(tǒng)承載能力、數(shù)據(jù)流傳輸覆蓋面積兩項物理指標的直接影響[15-16]。數(shù)據(jù)流傳輸覆蓋面積由下限參量v0、上限參量vn兩部分共同組成,上述兩項參數(shù)指標間設(shè)置的物理距離越長,多維度數(shù)據(jù)在電子信息系統(tǒng)中能到達的傳輸距離越遠。設(shè)ξ代表與電子信息系統(tǒng)匹配的數(shù)據(jù)承載系數(shù)值,聯(lián)立公式(4),可將協(xié)同梯度值計算結(jié)果表示為:

        其中,φ代表既定的隱向量數(shù)據(jù)排查系數(shù),代表多維度數(shù)據(jù)參量的協(xié)同傳輸系數(shù)值,代表電子信息參量的平均過濾數(shù)值。

        至此,完成各項物理系數(shù)值的計算與處理,在不考慮其他外界干擾條件的情況下,實現(xiàn)多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾方法的應(yīng)用。

        3 實驗分析

        為驗證電子信息系統(tǒng)中多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾方法的實際應(yīng)用能力,設(shè)計對比實驗。在電信號輸出主機中同時輸入多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾方法、云共享型過濾方法兩種執(zhí)行流程,其中前者作為實驗組、后者作為對照組。控制跳頻器裝置,使信號量顯示器中物理示數(shù)值快速趨于穩(wěn)定,當其示數(shù)量不再發(fā)生變化時,將所獲數(shù)據(jù)平均分成兩份,其中一部分作為實驗組電子信息數(shù)據(jù)參量,另一部分作為對照組電子信息數(shù)據(jù)參量。

        圖2 電子信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)信息收發(fā)

        QBI 指標在單位時間內(nèi)數(shù)值變化量水平能夠描述電子信息數(shù)據(jù)的實際傳輸能力,一般情況下,QBI指標數(shù)值越大,電子信息數(shù)據(jù)的傳輸能力也就越強,反之則越弱。實驗時間共計60 min,每15 min 為一個實驗組別,每組實驗數(shù)據(jù)分別在三個時間點采集數(shù)據(jù),時間間隔為5 min,即每組數(shù)據(jù)獲得三個數(shù)據(jù)值。通過表1 記錄了實驗組、對照組QBI 指標數(shù)值的具體變化情況。

        表1 QBI指標對比

        分析表1 可知,實驗組QBI 指標在前兩個單位時長內(nèi),一直保持小幅上升的數(shù)值變化趨勢,而從第三個單位時長開始,這種數(shù)值上升狀態(tài)開始不斷擴大,且一直延續(xù)至實驗結(jié)束;對照組QBI 指標在前兩個單位時長內(nèi),也一直保持小幅上升的數(shù)值變化趨勢,而從第三個單位時長開始,這種數(shù)值上升趨勢得到有效抑制,開始呈現(xiàn)連續(xù)穩(wěn)定的數(shù)值變化狀態(tài),從第四個單位時長開始,則開始連續(xù)下降的變化形式。在整個實驗過程中,實驗組最大值73.84%與對照組最大值34.31%相比,上升了39.53%。

        BBS 系數(shù)反映電子信息系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)參量的按需提取能力,BBS 系數(shù)值越大,電子信息系統(tǒng)所具備的數(shù)據(jù)參量按需提取能力越強,由于不同時間段的BBS 系數(shù)變化趨勢不同,為了便于詳細分析,將實驗數(shù)據(jù)分為兩個時間段,呈現(xiàn)更多更詳細的數(shù)據(jù)。實驗數(shù)值對比情況如圖3 所示:

        圖3 BBS系數(shù)對比圖

        分析圖3 可知,實驗組BBS 系數(shù)在前25 min 的實驗時間內(nèi),保持先上升、再下降、然后重復(fù)的變化趨勢;在30~55 min 的實驗時間內(nèi),BBS 系數(shù)則保持先上升、再下降的趨勢。整個實驗過程中最大數(shù)值達到了83.15%。對照組BBS 系數(shù)在整個實驗過程中始終與實驗組保持相同的變化趨勢,但其均值水平卻遠低于實驗組,其最大數(shù)值只能達到70.04%,與實驗組最大值相比,下降了13.11%。

        4 結(jié)束語

        與云共享型過濾方法相比,多維度數(shù)據(jù)協(xié)同過濾方法解決了數(shù)據(jù)維度混亂問題,這是因為該方法應(yīng)用了Hadoop 分布框架,定向提取特征信息參量,并且通過設(shè)置過濾偏好的方式,得到最終的協(xié)同梯度值計算結(jié)果,最終有效過濾相關(guān)電子信息參量。從實用性角度分析,QBI 指標數(shù)值與BBS 指標數(shù)值的增大,可在維持數(shù)據(jù)參量按需提取能力的同時,增強系統(tǒng)主機在單位時間內(nèi)的數(shù)據(jù)上傳能力,具備較強的實際應(yīng)用可行性。

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