現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等高新技術(shù)處于高速發(fā)展中,大規(guī)模終端設(shè)備逐漸入網(wǎng)。據(jù)思科估計(jì),至2020年將有超過500億的設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)。邊緣計(jì)算模式能夠?qū)?shù)據(jù)下沉至邊緣節(jié)點(diǎn)和智能終端設(shè)備端進(jìn)行處理,和傳統(tǒng)云計(jì)算模式相結(jié)合,有利于高效處理海量終端設(shè)備產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù),在隱私安全、應(yīng)急響應(yīng)、智能化應(yīng)用等方面產(chǎn)生積極影響。以WoS核心合集中3160篇文獻(xiàn)為研究對(duì)象,利用Citespace軟件工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理,獲取了學(xué)科領(lǐng)域的科研力量來源、研究主題、研究熱點(diǎn)。高水平作者主要分布在美英法、德意中等國(guó)家。研究主題主要包括霧計(jì)算、軟件定義網(wǎng)絡(luò)等。研究熱點(diǎn)重點(diǎn)集中在機(jī)制、網(wǎng)絡(luò)、圖表、模型、系統(tǒng)等領(lǐng)域,而且,關(guān)于機(jī)制的研究一直是學(xué)科研究的重要領(lǐng)域。該領(lǐng)域科研成果較為豐富,學(xué)者們重點(diǎn)解決的問題互有差異,但總體看來,邊緣計(jì)算與行業(yè)背景的融合仍不夠深入,在行業(yè)背景中的應(yīng)用并未體現(xiàn)出行業(yè)的獨(dú)特性。為推動(dòng)該問題的研究進(jìn)程,一方面,本文將邊緣計(jì)算與智能制造進(jìn)行結(jié)合,面向位于邊緣平臺(tái)處理端的制造計(jì)算任務(wù),首先,根據(jù)制造計(jì)算任務(wù)的緊急度、重要度、復(fù)雜度,建立制造計(jì)算任務(wù)調(diào)度的調(diào)節(jié)系數(shù)模型,以保證緊急型、重要型制造計(jì)算任... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文9同一篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)不同的作者（微觀）、機(jī)構(gòu)（中觀）、地區(qū)（宏觀），即認(rèn)為存在科學(xué)合作關(guān)系，運(yùn)用Citespace從作者（微觀）角度對(duì)科研合作關(guān)系進(jìn)行探究，利用插件Googleearth實(shí)現(xiàn)科研網(wǎng)絡(luò)地理可視化，可以獲取當(dāng)前研究力量來源的地理位置。線段表示作者間具有合作關(guān)系。另外，觀測(cè)到研究成果來源重點(diǎn)集中在三個(gè)地區(qū)附近，分別是美國(guó)、英法德意、中日韓印，多為發(fā)達(dá)國(guó)家及發(fā)展中國(guó)家，一定程度上說明了相對(duì)優(yōu)越的社會(huì)條件為學(xué)術(shù)研究提供后勤保障，有助于滋生高水平學(xué)術(shù)成果。另外，高質(zhì)量理論研究刺激了經(jīng)濟(jì)的良性發(fā)展，理論研究與經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)形成了和諧共生的模式。而且，表明了研究力量分布范圍較廣，沒有出現(xiàn)一國(guó)獨(dú)大的不良勢(shì)態(tài)，更有助于制定公認(rèn)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。科研人員分布如圖2.1。圖2.1學(xué)科研究作者分布密集區(qū)（2）研究主題借助Citespace軟件，以文獻(xiàn)為分析單元，構(gòu)建文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜，可以揭示兩篇施引文獻(xiàn)通過其他文獻(xiàn)建立聯(lián)系的過程，顯示出文獻(xiàn)間的聯(lián)系程度和結(jié)構(gòu)關(guān)系，展現(xiàn)2003-2019年間邊緣計(jì)算學(xué)科在計(jì)算機(jī)方向的研究主題。軟件版本為Citespace.V.5.3.R3(64bit)，時(shí)間切片數(shù)值設(shè)置為1，對(duì)每個(gè)時(shí)間切片中被引頻次位于前100的文獻(xiàn)進(jìn)行聚類，取消數(shù)據(jù)裁剪功能。網(wǎng)絡(luò)模塊化值Q=0.674，表明網(wǎng)絡(luò)聚類較好，具有信服力。采用主流聚類命名算法，即詞頻逆文件頻率(TermFrequencyInverseDocumentFrequency，TFIDF)算法，確定

杭州電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文10聚類標(biāo)簽，選擇引文年環(huán)的節(jié)點(diǎn)類型，用來顯示某文獻(xiàn)的引用時(shí)間，文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜如圖2.2。圖2.2邊緣計(jì)算文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)包含7大聚類，即表明TFIDF算法下邊緣計(jì)算在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域內(nèi)的7個(gè)研究主題，如Emerging5gnetworkedgecloudarchitecture(新興5g網(wǎng)絡(luò)邊緣云架構(gòu))、Software-definednetworking(軟件定義網(wǎng)絡(luò))、Computingenvironment(計(jì)算環(huán)境)。以Fogcomputing(霧計(jì)算)和Mobileedgecomputing（移動(dòng)邊緣計(jì)算）為例，聚類的網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性指標(biāo)Silhouette值分別為0.758和0.781，均大于0.5，說明了聚類結(jié)果均是具有高信度的。最具代表性聚類#0聚類中，價(jià)值較大的施引文獻(xiàn)集群詳見[29-34]。（3）研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)以文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞為研究單元，運(yùn)用詞頻分析方法，在全文中提取關(guān)鍵詞，并統(tǒng)計(jì)多篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)同一關(guān)鍵詞的頻次，根據(jù)頻次的高低分布，建立了關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜，確定了該學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在Citespace參數(shù)設(shè)置面板中，時(shí)間切片為1，時(shí)間間隔為2003-2019，節(jié)點(diǎn)類型為Keyword，使用原始數(shù)據(jù)字段，選擇年引用量排名前50的文獻(xiàn)，連線強(qiáng)度是Cosine，將運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行聚類，得到邊緣計(jì)算的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜如圖2.3所示。圖2.3邊緣計(jì)算關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3575217