网络云计算中高维混合数据高效检测仿真  

Efficient Detection and Simulation of High Dimensional Mixed Data in Network Cloud Computing

作　　者：梁燕红[1] 

机构地区：[1]玉林师范学院,广西玉林537000

出　　处：《计算机仿真》2018年第3期309-313,共5页Computer Simulation

基　　金：国家自然科学基金项目(61364020);广西壮族自治区教育厅科研项目(2013LX111);玉林师范学院2014年教师教育研究专项课题(2014XJJSJY15)

摘　　要：网络云计算中对高维混合数据的高效检测,能够有效提高云计算环境下高维混合数据的利用效率。对高维混合数据的检测,需要通过对高维混合数据属性的抽取,对高维混合数据进行聚类,完成高维数据的检测。传统方法对数据进行相空间重构,并提取关联规则特征,但忽略了对高维混合数据进行聚类,导致检测精度偏低。提出基于指数分布模型的网络云计算中高维混合数据高效检测方法,首先对网络云计算中高维混合数据分布的概率密度函数进行分析,利用网络云计算中web间的重要性衰减因子,建立高维混合数据的指数分布模型,通过对高维混合数据属性的抽取,对高维混合数据进行聚类,并利用数据的描述簇,实现高维混合数据检测。实验结果表明,所提方法能够有效提高高维混合数据检测的效率,为上述领域的研究发展提供新的思路。This paper puts forward an efficient detection method for high-dimensional mixed data in network cloud computing based on exponential distribution model. Firstly, probability density function of high dimensional mixed data distribution in network cloud eomputing is analyzed, and importance attenuation factor between webs in netwo＇rk cloud computing：is used to build exponential, distribution model of high dimensional mixed data. Through extraction of attribute of high-dimensional mixed data, the high-dimensional mixed data are clustered, and description cluster of data is used to realize the high dimensional mixed data deteetion. Simulation result shows that the proposed method can effectively improve the detection efficiency of high-dimensional mixed data and provide new ideas for the research and development in above field.

关 键 词：云计算 高维混合数据 数据检测 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]