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        基于人工智能的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程擁塞控制研究

        2023-09-16 14:32:16侯浩天
        互聯(lián)網(wǎng)周刊 2023年17期
        關鍵詞:數(shù)據(jù)傳輸人工智能

        摘要:考慮到健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的來源復雜,在傳輸過程中容易出現(xiàn)擁塞現(xiàn)象,本文提出了基于人工智能的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程擁塞控制研究。根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸鏈路的拓撲結(jié)構(gòu),計算健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的傳輸延時,利用健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在傳輸過程中的速率,預測健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程的擁塞程度。通過對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸延時的歸一化處理,得到健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程擁塞控制的最佳路徑,實現(xiàn)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程的擁塞控制。實驗結(jié)果表明,文中方法可以將健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸吞吐量提高到1700kbps以上。

        關鍵詞:數(shù)據(jù)傳輸;擁塞控制;健康醫(yī)療;人工智能

        引言

        最近幾年,我國相繼發(fā)布了一系列加速建設區(qū)域衛(wèi)生與健康信息平臺的文件,促進了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的融合[1]。健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)包含公民的各項基本信息和醫(yī)療信息,其來源十分復雜,涵蓋了醫(yī)院診斷、衛(wèi)生服務、保險、科研等各個領域,既關乎個人隱私,又關乎經(jīng)濟發(fā)展,更關乎國家的安全[2]。當前,單純依賴于硬件的支持無法有效地緩解健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在傳輸過程中的擁塞,為了能夠在最短時間內(nèi)消除擁塞,必須提升醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)傳輸裝置對數(shù)據(jù)的處理水平。

        楊美艷(2022)[3]針對目前WSN中存在的擁擠問題以及數(shù)據(jù)傳輸速率低等問題,提出一種將數(shù)據(jù)驅(qū)動應用到WSN擁塞控制的方法。利用發(fā)送節(jié)點對鄰近節(jié)點發(fā)送的信息進行監(jiān)測,并對其活動程度進行度量,從而判定鄰近節(jié)點的擁塞情況。利用顫動理論對離散指標趨近控制進行了研究,設計了一種新的離散滑動模式阻塞控制器,對于有擁擠現(xiàn)象的WSN節(jié)點,利用基于相關度的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法,對WSN擁塞情況進行控制。結(jié)果顯示,與常規(guī)的控制方法相比,該方法可以減少節(jié)點中的數(shù)據(jù)排隊長度波動,提高單位時間內(nèi)的數(shù)據(jù)傳送量。網(wǎng)絡中的阻塞標記率也可以保持一致,將其控制在4.5%左右,而網(wǎng)絡中的響應時間可以控制在100ms左右,具備很好的控制性能。

        1. 健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程擁塞控制方法設計

        1.1 預測健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程的擁塞程度

        在控制健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程的擁塞情況時,先明確數(shù)據(jù)傳輸鏈路上擁塞節(jié)點的部署情況,圖1給出了數(shù)據(jù)傳輸鏈路的拓撲結(jié)構(gòu)[4]。

        根據(jù)圖1的拓撲結(jié)構(gòu),利用人工智能技術判斷健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點的緩存容量,對數(shù)據(jù)傳輸過程的擁塞程度進行評估[5]。海量的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在傳輸過程會由于積壓的影響,導致健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的傳輸出現(xiàn)排隊現(xiàn)象,如果較長時間內(nèi)無法對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)進行傳輸,就會出現(xiàn)傳輸延時,用公式(1)計算,即:

        (1)

        式中,tL表示健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程產(chǎn)生的時延,tL1為數(shù)據(jù)傳輸鏈路L的原始時延,tL2為數(shù)據(jù)傳輸鏈路L的最大時延。

        利用人工智能技術分解健康醫(yī)療大數(shù)據(jù),在多臺服務器的部署下,對發(fā)生擁塞的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)進行處理,并將處理結(jié)果反饋給用戶[6]。在人工智能的依托下,計算健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在傳輸過程中的速率,公式為

        (2)

        式中,vL表示健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾?,KL表示數(shù)據(jù)傳輸過程中出現(xiàn)擁塞窗口的大小。

        在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程中,每一個傳輸節(jié)點都會產(chǎn)生擁塞的數(shù)據(jù),節(jié)點處累積的數(shù)據(jù)量為數(shù)據(jù)傳輸鏈路的傳輸速率與傳輸時延的乘積[7]。當節(jié)點處發(fā)生擁塞的數(shù)據(jù)量在3個數(shù)據(jù)包以內(nèi)時,健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的傳輸不會出現(xiàn)擁塞現(xiàn)象;當節(jié)點處發(fā)生擁塞的數(shù)據(jù)量超過3個數(shù)據(jù)包時,健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的傳輸就會發(fā)生擁塞現(xiàn)象,在人工智能技術下,得到健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在傳輸過程中的擁塞程度,即:

        擁塞程度小

        網(wǎng)絡性能好 ? ? ? ? ? ?(3)

        擁塞程度大

        式中,表示數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點發(fā)生擁塞的數(shù)據(jù)量,表示各個擁塞節(jié)點積壓數(shù)據(jù)的閾值,表示健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程中第一個擁塞節(jié)點的積壓閾值。

        根據(jù)數(shù)據(jù)傳輸鏈路的拓撲結(jié)構(gòu),計算出數(shù)據(jù)的傳輸延時,結(jié)合數(shù)據(jù)傳輸速率,預測了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程的擁塞程度。

        1.2 設計健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程擁塞控制算法

        以健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程的擁塞程度預測結(jié)果為依據(jù),利用數(shù)據(jù)傳輸?shù)膬?yōu)先等級,調(diào)整隊列內(nèi)數(shù)據(jù)的緩存位置[8]。對于數(shù)據(jù)傳輸鏈路L而言,利用公式(4)對數(shù)據(jù)傳輸延時進行歸一化處理,即:

        (4)

        式中,tmax表示健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程中可以容忍的最大延時,t(x)表示預備路徑中健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的傳輸延時。

        假設L(x)表示預備路徑中可以使用的帶寬,Hmax和Hmin表示預備路徑可以使用的最大帶寬和最小帶寬,利用公式(5)對備用路徑的可用帶寬進行預處理[9],得到:

        (5)

        以公式(5)的處理結(jié)果為依據(jù),當健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的傳輸路徑滿足公式(6)的約束時,將符合約束條件的傳輸路徑,作為健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程擁塞控制的最佳路徑[10],即:

        (6)

        式中,可以保證健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在傳輸路徑中的可靠性,H表示申請健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸時所需帶寬,可以保證健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸所需帶寬小于傳輸路徑的可用帶寬范圍。

        綜上所述,通過對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸延時的歸一化處理,得到備用的可用帶寬,通過約束條件的設定,實現(xiàn)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程的擁塞控制。

        2. 實驗分析

        2.1 設置實驗參數(shù)

        為了驗證文中方法在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程擁塞控制中的有效性,設置了實驗參數(shù),如表1所示。

        2.2 實驗方法

        為了突出文中方法在健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程擁塞控制中的優(yōu)勢,引入基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制方法作對比,選擇健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸?shù)恼`碼率作為自變量,利用吞吐量指標衡量健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程的流暢性,如果健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的吞吐量比較高,表明數(shù)據(jù)傳輸過程比較順暢,反之,表明數(shù)據(jù)傳輸會受到阻礙。

        2.3 結(jié)果分析

        在表1的實驗參數(shù)下,測試了健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程中的誤碼率,結(jié)果如圖2所示。

        從圖2的結(jié)果可以看出,采用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制方法時,隨著誤碼率的逐漸增大,健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸吞吐量明顯下降,在1600kbps以下。采用文中方法時,健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸吞吐量在1700kbps~2000kbps之間,說明文中方法能夠有效控制健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在傳輸過程中出現(xiàn)的擁塞現(xiàn)象,避免健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在傳輸中受阻。

        結(jié)語

        本文提出了基于人工智能的健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程擁塞控制研究,通過預測健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)傳輸過程的擁塞程度,對健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)的傳輸過程進行擁塞控制。經(jīng)過實驗測試發(fā)現(xiàn),該方法能夠有效控制健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)在傳輸過程中出現(xiàn)的擁塞現(xiàn)象,提高數(shù)據(jù)傳輸效率。本文研究雖然取得一定成果,但是由于時間的限制,還存在很多不足,在今后的研究中,可以考慮關注數(shù)據(jù)傳輸鏈路的穩(wěn)定情況,避免數(shù)據(jù)傳輸鏈路的不穩(wěn)定性影響擁塞控制效果。

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        作者簡介:侯浩天,博士研究生,研究方向:政務信息化、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)等。

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