【摘 要】
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对大数据网络中的通信传输干扰信息的识别,能够有效提高网络通信传输性能。对通信传输过程干扰信息进行识别,需要先压缩大数据网络中通信传输信息初始数据集合,选取干扰信号瞬时特征参数,完成对干扰信息的识别。传统方法结合双谱分析与奇异值分解有机结合的方法,从而表征大数据网络干扰信号特征,但忽略了对干扰信号瞬时特征参数的获取,导致识别精度偏低。提出基于决策分类器的识别方法,采用大数据网络中不同干扰信号的特征信
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对大数据网络中的通信传输干扰信息的识别,能够有效提高网络通信传输性能。对通信传输过程干扰信息进行识别,需要先压缩大数据网络中通信传输信息初始数据集合,选取干扰信号瞬时特征参数,完成对干扰信息的识别。传统方法结合双谱分析与奇异值分解有机结合的方法,从而表征大数据网络干扰信号特征,但忽略了对干扰信号瞬时特征参数的获取,导致识别精度偏低。提出基于决策分类器的识别方法,采用大数据网络中不同干扰信号的特征信息来提取的参数数量少,且分类准确率高的特征向量,从而通信传输干扰信息初始数据集合,克服了当前方法直接进行
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为了避免或延迟网络瓶颈的出现,使分布式互联网络提供最大的服务能力,需要进行网络资源负载均衡分配。针对传统资源分配方法利用基于任务优先级以及服务需求目标约束的资源调度策略协同完成资源分配任务调度,没有考虑到虚拟机的各种开销以及历史负载数据,导致整个系统负载均衡效果较差、资源利用率较低,提出一种萤火虫优化的分布式互联网络资源负载均衡分配方法。在为分布式互联网络用户提供服务的同时考虑网络虚拟机的各种开销
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