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    基于XML技術(shù)的通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存

    2022-11-16 13:34:10
    保山學(xué)院學(xué)報 2022年5期
    關(guān)鍵詞:儲存調(diào)度密度

    肖 峰

    (安徽職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽 合肥 230031)

    引言

    隨著正交調(diào)制通信技術(shù)的快速發(fā)展,采用正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸成為未來大數(shù)據(jù)信息傳輸和調(diào)度的重要方式[1]。研究正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息優(yōu)化存儲方法,構(gòu)建正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的大數(shù)據(jù)分布數(shù)據(jù)庫,通過模糊信息調(diào)度和壓縮空間分布式設(shè)計的方法,提高正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的存儲和數(shù)據(jù)傳輸能力,研究正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的優(yōu)化存儲方法在網(wǎng)絡(luò)信息傳輸調(diào)度和數(shù)據(jù)庫設(shè)計中具有重要意義[2]。

    對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存設(shè)計是建立在對網(wǎng)絡(luò)通信信息傳輸和大數(shù)據(jù)融合處理基礎(chǔ)上,結(jié)合正交調(diào)制控制方法,構(gòu)建正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存的數(shù)據(jù)空間分布結(jié)構(gòu)模型,提高數(shù)據(jù)的檢測和信息融合能力[3]。傳統(tǒng)方法中,對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存方法主要有基于相似度特征分析的正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存方法、基于相空間重構(gòu)的正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存方法以及基于模糊特征參數(shù)融合的正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存方法等[4-7],通過對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存設(shè)計,結(jié)合大數(shù)據(jù)信息融合技術(shù),實現(xiàn)對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存,但傳統(tǒng)方法進行正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存設(shè)計的輸出穩(wěn)定性不好,存儲效率低。針對上述問題,本文提出基于XML技術(shù)的通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存方法。首先構(gòu)建通信網(wǎng)絡(luò)的無網(wǎng)格稀疏特征表示模型,結(jié)合對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的多維重構(gòu)和參數(shù)融合結(jié)果進行稀疏表達,構(gòu)建正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息儲存的網(wǎng)格分塊結(jié)構(gòu)模型,采用XML技術(shù)實現(xiàn)對通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度的儲存和優(yōu)化調(diào)度,提高通信網(wǎng)絡(luò)信息的存儲密度。最后進行仿真測試分析,展示本文方法在提高通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存能力方面的優(yōu)越性能。

    1 通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲結(jié)構(gòu)分析和數(shù)據(jù)檢測

    1.1 通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲結(jié)構(gòu)分析

    為實現(xiàn)基于XML技術(shù)的通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存設(shè)計,采用超級節(jié)點內(nèi)緊密劃分控制方法,進行通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲結(jié)構(gòu)的網(wǎng)格分塊化融合聚類處理,構(gòu)建通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲結(jié)構(gòu)的分塊參數(shù)匹配集,通過指向性的鏈接控制方法,構(gòu)建通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲鏈路分布集,得到通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲結(jié)構(gòu)的節(jié)點分布模型如圖1所示。

    圖1 通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲結(jié)構(gòu)的節(jié)點分布模型

    根據(jù)圖1所示的正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的節(jié)點分布yi,得到每個塊的信息增量表示為y?i,通過空間匹配和融合分析,得到正交調(diào)制的信道分布為:

    其中,l表示輸入統(tǒng)計量?;趬K結(jié)構(gòu)劃分的方法,構(gòu)建正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息融合和檢測統(tǒng)計特征量,通過構(gòu)建URL與數(shù)字的映射關(guān)系[8],得到通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存的輸出穩(wěn)態(tài)特征解為:

    其中,Ω(φ)表示是損失函數(shù)。根據(jù)上述分析,構(gòu)建了通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲結(jié)構(gòu)和節(jié)點分布模型。

    1.2 通信網(wǎng)絡(luò)信息特征檢測

    構(gòu)建通信網(wǎng)絡(luò)的無網(wǎng)格稀疏特征表示模型,提取正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的離散化分布序列特征量[9]:

    其中,K是節(jié)點的總數(shù),fk(T)表示正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息融合的統(tǒng)計二值分量。采用模糊解析和參數(shù)融合,得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的耦合特征量,通過多維空間辨識,分析正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息狀態(tài)參數(shù),得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的耦合特征分布關(guān)聯(lián)矩陣為:

    其中,dk表示耦合系數(shù)。根據(jù)高次統(tǒng)計特征量檢測的方法,構(gòu)建正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息參數(shù)的多維分布集,表示為,根據(jù)廣義反饋和誤差補償?shù)姆椒?,?gòu)建正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息輸出的模糊度特征匹配系數(shù)為:

    其中,[τis(t)]表示一個周期內(nèi)正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的調(diào)度頻率,λi表示繞正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息自適應(yīng)存儲空間融合的匹配特征量。采用分區(qū)域調(diào)度方法,得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存的慣性融合特征量滿足:

    通過單次辨識和多維密度重組,得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的模板匹配函數(shù)。根據(jù)上述分析,結(jié)合對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的多維重構(gòu)和參數(shù)融合結(jié)果進行稀疏表達,構(gòu)建正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息儲存的網(wǎng)格分塊結(jié)構(gòu)模型,實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化控制[10]。

    2 通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存優(yōu)化

    2.1 通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲結(jié)構(gòu)壓縮

    通過離散化空時平面的網(wǎng)格點分布存儲的方法實現(xiàn)對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息表達和調(diào)制解調(diào)處理[11],得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息高密度存儲的自適應(yīng)調(diào)節(jié)方程表示如下:

    采用分段辨識的方法,得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存的連續(xù)狀態(tài)分布函數(shù)為u:I×IRd→IR,正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存的空間分布置信度為:(c1+c2)eλt,正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的高密度存儲的目標(biāo)函數(shù)為:

    結(jié)合模糊解析控制,得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存單位的回歸分析向量解集{xk},通過模糊C均值聚類[12],得到在正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存中心的聚類特征點,在點得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存的模板特征辨識度函數(shù)為:

    其中,μ表示正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存空間的對應(yīng)正態(tài)分布權(quán)重參數(shù),Ci(i=1,2,…,n)為子空間壓縮當(dāng)量。正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存的網(wǎng)格分塊模板匹配式為:

    其中,vs表示正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息壓縮的尺度變換性,采用邊界條件得到特征壓縮的凸子集:

    其中,ρ1表示正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息融合的密度。根據(jù)對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存的特征壓縮處理,提高存儲的效能。

    2.2 通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存空間優(yōu)化

    通過離散化空時平面的網(wǎng)格點分布存儲的方法實現(xiàn)對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息表達和調(diào)制解調(diào)處理,采用XML技術(shù)實現(xiàn)對通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度的儲存和優(yōu)化調(diào)度[13],通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度分布的離散時間序列為,采用離散序列特征調(diào)度,在節(jié)點所鏈接網(wǎng)頁中,通過置信度參數(shù)估計,得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲的分布域為:

    其中,αk為正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息分布的模糊指向性時間序列,V為非線性融合慣性參數(shù)集,在隨機分布特征空間,得到狀態(tài)參數(shù)滿足,通過隨機時間序列重組,得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的線性擬合輸出為yk,得到正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲的優(yōu)化目標(biāo)指向度函數(shù)為:

    其中,ρ2表示正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息儲存空間密度。在正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的優(yōu)化采樣間隔下,采用多維空間重構(gòu)和統(tǒng)計特征分析[14,15],得到輸出的存儲結(jié)構(gòu)空間融合的高階矩滿足X=XT≥0,Y=YT≥0,存儲空間壓縮滿足以下收斂條件:

    (3)令xn+1=μxn(1-xn)是一個正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息融合的共軛特征解,對數(shù)據(jù)進行篩選控制,提高存儲的空間密度,根據(jù)特征分解收斂控制條件,其中k=1,2,…,L,采用XML技術(shù)實現(xiàn)對通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度的儲存和優(yōu)化調(diào)度,采用特征空間壓縮方法,實現(xiàn)存儲結(jié)構(gòu)優(yōu)化。實現(xiàn)流程如圖2所示。

    圖2 XML系統(tǒng)數(shù)據(jù)流程圖

    3 仿真實驗與結(jié)果分析

    為了驗證本文方法在實現(xiàn)正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲優(yōu)化的應(yīng)用性能,進行仿真測試中,通過dsdgen程序生成了3 414 MB大小的ITEM表。取正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的連續(xù)采樣長度為1 200,等間隔采樣的帶寬為12.8 dB,特征值分解的系數(shù)為0.35,存儲空間的擾動為-10 dB,迭代步數(shù)為100,根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,進行正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲仿真,得到通信網(wǎng)絡(luò)信息的歸一化頻譜參數(shù)采集結(jié)果如圖3所示。

    圖3 通信網(wǎng)絡(luò)信息的歸一化頻譜

    以圖3數(shù)據(jù)為測試對象,進行數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計,得到信息壓縮輸出如圖4所示。

    圖4 通信網(wǎng)絡(luò)信息壓縮輸出的頻譜

    分析圖4得知,采用本文方法進行正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲設(shè)計,通過信息壓縮,提高了數(shù)據(jù)存儲的密度,實現(xiàn)對信息的超高密度存儲。

    在上述實驗選定數(shù)據(jù)上將各不同壓縮方法在壓縮率和壓縮時間方面進行了比較,測試算法效能,對比結(jié)果如圖5所示。

    圖5 效能測試

    分析圖5(a)可知,采用本文方法進行正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲,在提高了存儲空間密度的同時,降低了執(zhí)行時間。分析圖5(b)可知,本文提出的方法在各列的壓縮效果比其他4種策略都要好,壓縮率達到了原數(shù)據(jù)的20%左右,有效提高正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲的效率。

    4 結(jié)語

    通過模糊信息調(diào)度和壓縮空間分布式設(shè)計的方法,提高正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息的存儲和數(shù)據(jù)傳輸能力,本文提出基于XML技術(shù)的通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存方法。根據(jù)對正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度儲存的特征壓縮處理,提高存儲的效能。采用XML技術(shù)實現(xiàn)對通信網(wǎng)絡(luò)信息超高密度的儲存和優(yōu)化調(diào)度,提高數(shù)據(jù)壓縮的存儲效能。研究得知,本文方法進行正交調(diào)制通信網(wǎng)絡(luò)信息存儲的輸出密度較高,存儲效能較好。

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