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为快速有效存储舰船监控网络异构监控数据,提出舰船监控网络异构监控数据存储方法。此方法主要用于优化舰船监控网络监控数据云存储平台的存储效果,多个舰船监控设备,经多个虚拟网关在数据接口层统一接口的使用下,将异构监控数据发送至数据处理层;数据处理层使用基于聚类的异构监控数据分类方法,将异构监控数据按照来源分类;分类后数据发送至分布式数据存储层,使用基于自适应分配的异构监控数据存储方法,结合分布式数据存储模型的可用容量与带宽状态,将分类后监控数据以自适应分配方式,存储于性能最优的存储模型,完成自适应分配存储。实验结果表明,此方法具备舰船监控网络异构监控数据自适应存储能力,存储效率、成功率显著提高。 相似文献
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《舰船科学技术》2017,(22)
针对当前采用云计算下船舶移动网络大数据存储方法由于存储过程中,没有对数据进行处理分类,容易造成数据丢失,并且没有考虑存储过程中的能耗因素,导致存储过程中,能耗较多,占用的内存空间较大。为了保证船舶移动网络数据存储的完整性,降低存储能耗,提出基于树型路由的船舶网络大数据存储方法,通过建立云计算环境下船舶移动网络覆盖区域的二维网格,确定每个节点在网格中的位置,计算节点的调度因子,在此基础上,利用树型路由的方法,分别计算节点是叶子节点和非叶子节点时的能量消耗,动态的规划存储节点,使节点能量均衡和所有节点的能耗之和最小,从而实现基于树型路由的云计算环境下船舶移动网络大数据的有效存储方法,实验结果表明,本文所提存储方法能够获得较好的能量均衡,总能耗较小,降低了存储数据查询花费的时间,保证了数据存储的完整性。 相似文献
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受数据库存储容量的影响,传统的舰船通信网络大数据存储机制存在存储误差高的问题。针对这一问题设计舰船通信网络大数据存储机制,存储架构分为前置通信平台数据库、生产数据库、关系数据库、分析数据库,建立检索机制,标记通信函数,确定初级编码函数值,明确特征信息,通过路由服务器、配置服务器、数据分片优化设计存储机制私有云。实验结果表明,相较于常规的存储机制,给出的舰船通信网络大数据存储机制信息存储误差降低了37.32%,更适用于舰船通信。 相似文献
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在分析数据集成的概念并介绍XML数据源的简单、开放、高效的特点后;利用微软ADO.NET的XML相关类的方法和属性,并通过些实例来详述以XML中间件对异构数据源的进行存取的过程,从而在单独访问、修改或侧除异构数据数据集的技术上,提供新的研究思路。 相似文献
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随着云存储技术的飞速发展,越来越多的行业将目光投向该领域。但由于云存储环境的高度共享性,一系列的数据安全隐患问题也由此产生。基于此,本文主要以数字档案信息资源为研究对象,以云存储技术为支撑点,分析数字档案信息资源在当下社会所呈现的特点以及存储现状,进而探讨数字档案信息资源在保管与防护阶段其存储模式所遇到的相关安全问题,从而提出在云存储环境下如何对数字档案信息资源进行安全备份,以便更好地促进档案信息化建设。 相似文献
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无线传感网络的海上多信道通信技术 总被引:1,自引:1,他引:0
在现代海上通信系统中,基于多信道传输的无线通信技术因具有良好的信道吞吐容量及较高信号传输率而应用广泛。但海面多信道传输具有多径干扰及通信传输网络在多信道分布不均匀的缺点,因而基于无线传感器的信号采集及传输网络在海上开发及军事方面也得到了应用。本文在研究现代海上无线传感网络及多信道通信系统的基础上,利用分簇原理设计优化现有的多信道无线传感网中的MAC算法,并进行仿真。 相似文献
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文章将嵌入式数据库Berkeley DB应用到网络性能管理系统(NPMS)当中,较好地解决了网络性能管理系统当中海量数据的存储问题,大大提高了系统的数据存取速度,改善了系统的整体性能。 相似文献
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运用网络重构法对舰船区域配电系统进行了分析.在考虑了电网损耗和开关动作次数因素的基础上建立数学模型,并应用改进的遗传算法--单亲遗传算法(PGA)进行求解.着重分析了单亲遗传算法针对舰船区域配电系统的特点产生相应的染色体编码、初始群体、基因移位、基因突变.本文的研究证明了单亲遗传算法可有效消除常规遗传算法中对可行性解严重破坏的缺点以及网络重构法应用在舰船区域配电系统中的有效性. 相似文献
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信息科学的进步促使航运业和造船业的信息化水平得到巨大的提高,各种信息化和电子化设备被广泛应用于船舶通信、导航等领域。近年来随着越来越多的手持设备、传感器设备、智能终端等被应用于船舶上,使得传统的串行通信、以太网通信渐渐无法满足当前移动化、多样化的通信需求。为了解决这一问题,本文将WLAN引入船舶领域,结合传统的WIFI和最新的WIFI direct技术,设计了一种混合结构的船舶通信网络,并通过实验和仿真证明,这种网络相较于传统的有线通信网络具有较好的灵活性和稳定性。 相似文献
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首先在RBF-Elman神经网络结构基础上,设计带输出反馈RBF-Elman递归神经网络,通过实验验证该算法具有收敛速度快、自适应能力强、自学习能力以及固有的非线性等特点。最后将利用带输出反馈RBFElman递归神经网络作为分类器进行船舶运动状态的辨别,实验结果表明此算法高效、可行。 相似文献