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J-GLOBAL ID：201802285148613412   整理番号：18A0676030

異種ネットワーク通信データ構造衝突検出シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Heterogeneous Network Communication Data Structure Conflict Detection Simulation

著者 (1件)： Zhu Haiyan (杭州師范大学国際服務工程学院,浙江杭州,311121)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 10  ページ： 449-452  発行年： 2017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： 異種ネットワーク通信データの構造衝突を検出することによって,異種ネットワークの安定性と信頼性を効果的に改善することができる。通信データ構造の衝突を検出するために,衝突検出タスクによって負荷されたノードの集合を選択する必要があり,そして,タスクノードの負荷分散の確率を計算し,通信データ構造の衝突検出を完了する必要がある。従来の方法では,データの観測値と予測値の間の差異を計算し,通信データ構造の変化の基準を確立したが,計算負荷配分の確率を無視し,検出精度を低下させた。本論文は,負荷重みに基づく不均一通信データ構造の衝突検出法を提案した。各ノードにおいて,各データ構造の局所等価クラスを獲得し,通信データ構造の衝突検出タスクを分配し,データ構造遷移を行い,データ衝突検出応答コストモデルを構築し,負荷重みを用いて衝突検出タスク割当負荷のノード集合を選択する。負荷差を計算することにより,タスクノードの負荷分散の確率を計算し,通信データの衝突検出タスクの負荷分散をバランスさせた。実験結果は,提案した方法がデータ構造の検出効率を効果的に向上させることができて,拡張性が強いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  *データ構造 ,  負荷分散 ,  検出効率 ,  *シミュレーション
準シソーラス用語： タスク割当 ,  コストモデル ,  検出精度 ,  計算負荷 ,  予測値 ,  *衝突検出 ,  *異種ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Heterogeneous network ,  Communication data ,  Conflict detection

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 異種ネットワーク ,  通信データ ,  衝突検出 ,  シミュレーション