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J-GLOBAL ID：201802237740280622   整理番号：18A1162249

クラウドコンピューティング環境における動的データ集約アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Dynamic Data Aggregation Algorithm in Cloud Computing Environment

著者 (3件)： Meng Weitao (石家庄鉄道大学信息科学与技術学院,石家庄,050043) ,  Ma Yanmin (中北大学電子与計算机科学技術学院,太原,030051) ,  Pu Chunhui (石家庄鉄道大学信息科学与技術学院,石家庄,050043)
資料名： Jisuanji Celiang yu Kongzhi  (Jisuanji Celiang yu Kongzhi)
巻： 26  号： 1  ページ： 177-180  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3592A  ISSN： 1671-4598  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： クラウド環境下の動的データ管理のため,データの損失と損失を防ぎ,便利に利用するために,クラウドコンピューティング環境下の動的データを集める必要がある。しかし,ほとんどのアルゴリズムは,線形時間確率計数に基づくデータ集約アルゴリズムであり,それは,大きなメモリ空間を持ち,そして,動的データ集約の精度を保証できない。本論文は,クラウドコンピューティング環境における動的データの構造モデルを解析するために,粒子群最適化(PSO)に基づくクラウドコンピューティング環境における動的データ集約アルゴリズムを提案した。クラウドコンピューティング環境下の動的データの離散サンプルスペクトル特性の計算を行い,クラウドコンピューティング環境における動的データの集合サンプルの特徴抽出と情報モデルの構築を実現した。粒子群最適化(PSO)アルゴリズムの遅い収束速度の問題を解決するために,カオス的マッピング法を提案して,カオスシーケンスを生成することによって,PSOアルゴリズムの問題を解決した。粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて,クラウドコンピューティング環境における動的データ集約アルゴリズムを達成した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  カオス ,  写像 ,  線形性 ,  データ管理 ,  *アルゴリズム ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 収束速度 ,  情報モデル ,  スペクトル特性 ,  粒子群最適化 ,  構造モデル ,  計数 ,  *データ集約 ,  *クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： cloud computing ,  dynamic data ,  data aggregation algorithm

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウドコンピューティング ,  環境 ,  データ集約 ,  アルゴリズム ,  研究