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J-GLOBAL ID：201702246115720090   整理番号：17A0261204

グリッドサービスに基づく電力大量データ分散回復アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

DISTRIBUTED RECOVERY ALGORITHM FOR MASSIVE POWER DATA BASED ON GRID SERVICE

著者 (6件)： Chang Tao (State Grid Chongqing Electric Power Company) ,  Zhou Aihua (State Grid Smart Grid Research Institute) ,  Zhu Yunyou (State Grid Chongqing Information and Telecommunication Company) ,  Zhu Lipeng (State Grid Smart Grid Research Institute) ,  Rao Wei (State Grid Smart Grid Research Institute) ,  Deng Song (Nanjing University of Posts and Telecommunications)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 33  号： 11  ページ： 200-203  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 誤り訂正に基づく従来のデータ回復アルゴリズムは,データ蓄積の信頼性を向上させるだけでなく,データ回復の計算時間も増加させる。この問題を解決するために,まず第一に,全体のサンプルデータをラフ集合によって縮小して,次にグリッドサービスのアイデアに基づく。本論文は,グリッドサービスに基づく大規模データ分散型回復アルゴリズムDR-GSPMD(DISTRIBUTED RECOVERY BASED ON GRID)を提案した。シミュレーション結果は,すべてのテストデータセットに対して,符号化数の増加とともに,全システムの最大エントロピーとデータ回復時間が増加することを示した。同時に,計算したノード数の増加によって,このアルゴリズムは計算の複雑さを減少させ,ルモンド行列演算の速度を加速し,データ回復時間を減少させる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ蓄積 ,  *アルゴリズム ,  計算量 ,  信頼性 ,  シミュレーション ,  誤り訂正 ,  CPU時間 ,  符号化 ,  ラフ集合 ,  *電力
準シソーラス用語： 行列演算 ,  最大エントロピー ,  大規模データ ,  データ復元 ,  *グリッドサービス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Data recovery ,  Grid service ,  Attribution reduction

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (4件)： グリッド ,  サービス ,  回復 ,  アルゴリズム