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题名云信任度评估下物联网海量底层资源寻址模型
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作者
李波
杨国才
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机构
重庆工程学院计算机与物联网学院
西南大学计算机与信息科学学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2021年第11期420-423,463,共5页
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基金
2019年重庆市“一流专业建设”支持项目(渝教高发{2019}7号)
2019年重庆市高等教育教学改革研究项目(192049)
+2 种基金
重庆市教育科学规划课题(2018-GX-376)
重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN201901903)
重庆工程学院教育教学改革研究项目(JY2017205)。
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文摘
针对传统方法构建的模型寻址规则与逻辑不匹配,导致物联网出现失效节点时模型寻址效果下降,在云信任度评估下,提出全新的物联网海量底层资源寻址模型构建方法。方法预先制定底层寻址编码方案,采用元胞更新模型寻址规则,利用搜索算法设计寻址逻辑,通过建立寻址模型云信任度评估推荐模块,实现对海量底层资源寻址模型的优化。仿真结果表明,与传统寻址模型相比,设计的寻址模型的寻址准确率更高,构建的模型有更好的寻址效果。
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关键词
云信任度评估
物联网
海量底层资源
寻址模型
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Keywords
Cloud trust evaluation
Internet of things
Massive underlying resources
Addressing model
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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