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J-GLOBAL ID：201802230337877016   整理番号：18A2183965

大規模データ伝送情報の異常早期警報シミュレーションに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the Simulation of Abnormity Early Warning of Large Data Transmission Information

著者 (2件)： Zhang Yue (湖南大学信息科学与工程学院,湖南長沙,410082) ,  Lin Yaping (湖南大学信息科学与工程学院,湖南長沙,410082)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 35  号： 8  ページ： 415-419  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 大規模データ送信における情報の異常警報は,大規模データ駆動装置の安全と定常運転を効果的に保証できる。伝送情報の異常早期警報に対して、異常早期警報指標の異なる要素集合を計算し、単一要素動的ファジー異常警報行列を構築し、データ送信情報の異常早期警報を完成させる。伝統的方法とシナリオ分析を結合して,データ駆動装置の情報伝送の自助性を検出したが,異常早期警報マトリックスの構築を無視して,早期警報の精度を低くした。自助的情報フローモデルに基づく異常早期警報方式を提案して,大規模データ送信情報フローをクロスゲートモデルによって記述し,Sketchデータ構造における自己補助情報フローの周波数をリアルタイムに記録した。動的ファジィ集合を導入し,ファジィ総合評価法を用いて,異なるレベルの異常早期警報指標の異なる要素集合を計算した。重みベクトルを重み付けし,単一要素動的ファジィ異常警報行列を構築し,データ駆動装置の情報異常の早期警報を完成させた。実験結果は,提案した方法が,大規模データの情報追跡における異常行動を正確に検出することができ,異常警報のレベルを判断することができることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *警報 ,  曖昧さ ,  ファジィ集合 ,  データ構造 ,  モデル ,  *シミュレーション ,  効果 ,  安全性 ,  ベクトル
準シソーラス用語： 実時間 ,  情報フロー ,  自助 ,  データ駆動 ,  データ伝送 ,  大規模データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模データ ,  早期 ,  警報 ,  シミュレーション ,  研究