模糊認(rèn)知圖在混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)能力計(jì)算中的研究
本文關(guān)鍵詞:模糊認(rèn)知圖在混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)能力計(jì)算中的研究
更多相關(guān)文章: 視頻網(wǎng)格 Any Logic 服務(wù)能力 模糊認(rèn)知圖
【摘要】:隨著互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)帶寬的迅猛增長和網(wǎng)格技術(shù)的不斷成熟,人們越來越青睞于在互聯(lián)網(wǎng)上享受互動的多媒體服務(wù),網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)中的主要服務(wù)。國內(nèi)很多學(xué)者意識到這一需求的重要性,做過很多這方面的研究來提高網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)能力和質(zhì)量,其中利用客戶端主機(jī)資源為其他用戶提供視頻服務(wù)逐漸成為視頻分享領(lǐng)域的研究熱點(diǎn);旌辖Y(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格作為這一應(yīng)用的典型代表,充分利用客戶端主機(jī)的零散資源為其他用戶提供服務(wù),有效地降低了專用服務(wù)器的負(fù)載和資源消耗,提高了視頻服務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)能力。但是,由于性能差異較大的客戶端服務(wù)能力受多種因素的影響,如節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)帶寬、用戶在線時長、節(jié)點(diǎn)失效概率、在線用戶數(shù)量、緩存的視頻數(shù)據(jù)流熱度與大小等,因此,直接計(jì)算視頻網(wǎng)格的服務(wù)能力會非常困難。模糊認(rèn)知圖(Fuzzy Cognitive Map,FCM)作為一種智能計(jì)算工具,能夠?qū)哂兄苯踊蛘唛g接影響關(guān)系的多個因素進(jìn)行知識表達(dá)、推理和計(jì)算。因此,本文引入FCM作為計(jì)算混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)能力的手段進(jìn)行研究,本文的主要工作內(nèi)容體現(xiàn)在以下三方面:(1)針對混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)器的特點(diǎn),建立基于Any Logic的不同結(jié)構(gòu)視頻服務(wù)流程,研究了在線用戶到來分布、緩存容量等參數(shù)對不同結(jié)構(gòu)視頻服務(wù)器服務(wù)性能的影響,得出各影響因素之間的FCM引入到視頻網(wǎng)格服務(wù)能力的分析中。模型的運(yùn)行結(jié)果表明,基于Any Logic的視頻網(wǎng)格模型可從宏觀和微觀的角度動態(tài)觀測系統(tǒng)的運(yùn)行過程,在引入FCM后,系統(tǒng)服務(wù)性能隨參數(shù)變化的規(guī)律更加明確,對深入研究視頻網(wǎng)格的各種特征有很大的幫助。(2)針對混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格客戶端服務(wù)的特點(diǎn),引入FCM方法,將客戶端的網(wǎng)絡(luò)帶寬、失效概率、影片熱度、緩存的視頻數(shù)據(jù)流、在線用戶數(shù)量、客戶端在線時長等作為影響客戶端服務(wù)能力的因素,對客戶端服務(wù)能力進(jìn)行計(jì)算。模型仿真結(jié)果顯示,基于FCM的客戶端服務(wù)能力計(jì)算方法具有準(zhǔn)確性高、計(jì)算速度快、穩(wěn)定性好的特點(diǎn),適合于混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格客戶端服務(wù)能力的計(jì)算。(3)將大型FCM引入到混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)能力的綜合評估中,深入研究了面向復(fù)雜系統(tǒng)的大型FCM研究現(xiàn)狀,結(jié)合混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格中各服務(wù)器之間的服務(wù)調(diào)度流程,分析各服務(wù)器之間服務(wù)能力的相互影響,建立大型多層的混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)能力的FCM。FCM作為一種復(fù)雜系統(tǒng)建模方法,引入到視頻網(wǎng)格服務(wù)能力的計(jì)算中,較好地解決了混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)能力計(jì)算難的問題,并對混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格系統(tǒng)中資源調(diào)度策略與節(jié)點(diǎn)數(shù)量和地點(diǎn)部署的優(yōu)化具有一定的意義。
【關(guān)鍵詞】:視頻網(wǎng)格 Any Logic 服務(wù)能力 模糊認(rèn)知圖
【學(xué)位授予單位】:蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TN919.8;TP393.02
【目錄】:
- 摘要7-8
- Abstract8-12
- 第1章 緒論12-17
- 1.1 研究背景和意義12-13
- 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
- 1.2.1 視頻網(wǎng)格服務(wù)能力的研究13-14
- 1.2.2 模糊認(rèn)知圖的研究14-15
- 1.3 課題來源15
- 1.4 本文研究內(nèi)容15-16
- 1.5 本文組織結(jié)構(gòu)16-17
- 第2章 視頻網(wǎng)格和模糊認(rèn)知圖基礎(chǔ)17-27
- 2.1 視頻網(wǎng)格基礎(chǔ)17-23
- 2.1.1 視頻網(wǎng)格的組成17-18
- 2.1.2 視頻網(wǎng)格的擴(kuò)展結(jié)構(gòu)18-20
- 2.1.3 數(shù)學(xué)模型20-22
- 2.1.4 P2P技術(shù)22-23
- 2.2 模糊認(rèn)知圖基礎(chǔ)23-26
- 2.2.1 模糊認(rèn)知圖的起源和發(fā)展23-24
- 2.2.2 模糊認(rèn)知圖的定義和結(jié)構(gòu)24
- 2.2.3 模糊認(rèn)知圖的推理機(jī)制24-25
- 2.2.4 模糊認(rèn)知圖的特點(diǎn)25-26
- 2.3 本章小結(jié)26-27
- 第3章 混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格建模與仿真27-41
- 3.1 引言27
- 3.2 基于AnyLogic的視頻網(wǎng)格建模與分析27-34
- 3.2.1AnyLogic介紹27-28
- 3.2.2 系統(tǒng)建模所需要的元件介紹28
- 3.2.3 自定義類28-30
- 3.2.4 模型的建立30-32
- 3.2.5 參數(shù)調(diào)整對比分析32-34
- 3.3 模糊認(rèn)知圖在混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格中的應(yīng)用34-37
- 3.4 基于模糊認(rèn)知圖的視頻網(wǎng)格服務(wù)性能仿真分析37-40
- 3.5 本章小結(jié)40-41
- 第4章 基于模糊認(rèn)知圖的客戶端服務(wù)能力的計(jì)算41-50
- 4.1 引言41
- 4.2 混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格系統(tǒng)架構(gòu)41-42
- 4.3 基于FCM的客戶端服務(wù)能力的計(jì)算42-45
- 4.3.1 數(shù)據(jù)規(guī)范化42-43
- 4.3.2 客戶端服務(wù)能力的計(jì)算43-45
- 4.3.3 平均服務(wù)能力的計(jì)算45
- 4.4 驗(yàn)證模型及計(jì)算結(jié)果分析45-49
- 4.4.1 非高峰期仿真結(jié)果與分析47-48
- 4.4.2 高峰期仿真結(jié)果與分析48-49
- 4.5 本章小結(jié)49-50
- 第5章 基于大型模糊認(rèn)知圖的視頻網(wǎng)格服務(wù)能力建模研究50-54
- 5.1 引言50
- 5.2 大型模糊認(rèn)知圖的研究50-51
- 5.3 混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)能力建模51-53
- 5.3.1 混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格的組成51
- 5.3.2 混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格系統(tǒng)的FCM結(jié)構(gòu)51-52
- 5.3.3 混合結(jié)構(gòu)視頻網(wǎng)格服務(wù)能力數(shù)學(xué)模型的建立52-53
- 5.4 本章小結(jié)53-54
- 總結(jié)與展望54-56
- 參考文獻(xiàn)56-60
- 致謝60-61
- 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文、參與項(xiàng)目和獲獎情況61
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,本文編號:1097298
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