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双冗余网络高维离散数据特征检测方法研究
被引量:
1
1
作者
肖峰
《宁夏师范学院学报》
2021年第1期67-72,共6页
针对传统双冗余网络高维离散数据特征检测方法存在检测精度较低,数据扰动扰动问题,提出基于模糊参数融合的双冗余网络高维离散数据特征检测方法.首先,构建双冗余网络高维数据分布结构模型,实现高维离散数据的融合处理;其次,对高维离散...
针对传统双冗余网络高维离散数据特征检测方法存在检测精度较低,数据扰动扰动问题,提出基于模糊参数融合的双冗余网络高维离散数据特征检测方法.首先,构建双冗余网络高维数据分布结构模型,实现高维离散数据的融合处理;其次,对高维离散数据的统计特征分析;最后,通过模糊度检测实现高维离散数据特征检测过程中的自适应寻优和收敛性控制.仿真结果表明,设计的特征检测法准确性较高,特征辨识度较好.设计方法提高了双冗余网络数据传输和访问调度性能.
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关键词
双冗余网络
高维离散数据
特征检测
云融合
自适应回归分析
模糊度
分析
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职称材料
题名
双冗余网络高维离散数据特征检测方法研究
被引量:
1
1
作者
肖峰
机构
安徽职业技术学院信息工程学院
出处
《宁夏师范学院学报》
2021年第1期67-72,共6页
基金
安徽省教育厅自然科学基金项目(KJ2017A477).
文摘
针对传统双冗余网络高维离散数据特征检测方法存在检测精度较低,数据扰动扰动问题,提出基于模糊参数融合的双冗余网络高维离散数据特征检测方法.首先,构建双冗余网络高维数据分布结构模型,实现高维离散数据的融合处理;其次,对高维离散数据的统计特征分析;最后,通过模糊度检测实现高维离散数据特征检测过程中的自适应寻优和收敛性控制.仿真结果表明,设计的特征检测法准确性较高,特征辨识度较好.设计方法提高了双冗余网络数据传输和访问调度性能.
关键词
双冗余网络
高维离散数据
特征检测
云融合
自适应回归分析
模糊度
分析
Keywords
Dual redundant network
High-dimensional discrete data
Feature detection
Cloud convergence
Adaptive regression analysis
Ambiguity analysis
分类号
TN711.1 [电子电信—电路与系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
双冗余网络高维离散数据特征检测方法研究
肖峰
《宁夏师范学院学报》
2021
1
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