發(fā)布時間：2022-01-07 20:28

　　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)模終端設備逐漸入網(wǎng)。據(jù)思科估計,至2020年將有超過500億的設備接入互聯(lián)網(wǎng)。邊緣計算模式能夠?qū)?shù)據(jù)下沉至邊緣節(jié)點和智能終端設備端進行處理,和傳統(tǒng)云計算模式相結(jié)合,有利于高效處理海量終端設備產(chǎn)生的大規(guī)模數(shù)據(jù),在隱私安全、應急響應、智能化應用等方面產(chǎn)生積極影響。以WoS核心合集中3160篇文獻為研究對象,利用Citespace軟件工具對數(shù)據(jù)進行聚類處理,獲取了學科領(lǐng)域的科研力量來源、研究主題、研究熱點。高水平作者主要分布在美英法、德意中等國家。研究主題主要包括霧計算、軟件定義網(wǎng)絡等。研究熱點重點集中在機制、網(wǎng)絡、圖表、模型、系統(tǒng)等領(lǐng)域,而且,關(guān)于機制的研究一直是學科研究的重要領(lǐng)域。該領(lǐng)域科研成果較為豐富,學者們重點解決的問題互有差異,但總體看來,邊緣計算與行業(yè)背景的融合仍不夠深入,在行業(yè)背景中的應用并未體現(xiàn)出行業(yè)的獨特性。為推動該問題的研究進程,一方面,本文將邊緣計算與智能制造進行結(jié)合,面向位于邊緣平臺處理端的制造計算任務,首先,根據(jù)制造計算任務的緊急度、重要度、復雜度,建立制造計算任務調(diào)度的調(diào)節(jié)系數(shù)模型,以保證緊急型、重要型制造計算任... 

【文章來源】：杭州電子科技大學浙江省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線

杭州電子科技大學碩士學位論文9同一篇文獻中出現(xiàn)不同的作者（微觀）、機構(gòu)（中觀）、地區(qū)（宏觀），即認為存在科學合作關(guān)系，運用Citespace從作者（微觀）角度對科研合作關(guān)系進行探究，利用插件Googleearth實現(xiàn)科研網(wǎng)絡地理可視化，可以獲取當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，觀測到研究成果來源重點集中在三個地區(qū)附近，分別是美國、英法德意、中日韓印，多為發(fā)達國家及發(fā)展中國家，一定程度上說明了相對優(yōu)越的社會條件為學術(shù)研究提供后勤保障，有助于滋生高水平學術(shù)成果。另外，高質(zhì)量理論研究刺激了經(jīng)濟的良性發(fā)展，理論研究與經(jīng)濟基礎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)一國獨大的不良勢態(tài)，更有助于制定公認的行業(yè)標準。科研人員分布如圖2.1。圖2.1學科研究作者分布密集區(qū)（2）研究主題借助Citespace軟件，以文獻為分析單元，構(gòu)建文獻共被引網(wǎng)絡知識圖譜，可以揭示兩篇施引文獻通過其他文獻建立聯(lián)系的過程，顯示出文獻間的聯(lián)系程度和結(jié)構(gòu)關(guān)系，展現(xiàn)2003-2019年間邊緣計算學科在計算機方向的研究主題。軟件版本為Citespace.V.5.3.R3(64bit)，時間切片數(shù)值設置為1，對每個時間切片中被引頻次位于前100的文獻進行聚類，取消數(shù)據(jù)裁剪功能。網(wǎng)絡模塊化值Q=0.674，表明網(wǎng)絡聚類較好，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

杭州電子科技大學碩士學位論文10聚類標簽，選擇引文年環(huán)的節(jié)點類型，用來顯示某文獻的引用時間，文獻共被引網(wǎng)絡圖譜如圖2.2。圖2.2邊緣計算文獻共被引網(wǎng)絡圖譜文獻共被引網(wǎng)絡包含7大聚類，即表明TFIDF算法下邊緣計算在計算機領(lǐng)域內(nèi)的7個研究主題，如Emerging5gnetworkedgecloudarchitecture(新興5g網(wǎng)絡邊緣云架構(gòu))、Software-definednetworking(軟件定義網(wǎng)絡)、Computingenvironment(計算環(huán)境)。以Fogcomputing(霧計算)和Mobileedgecomputing（移動邊緣計算）為例，聚類的網(wǎng)絡同質(zhì)性指標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，價值較大的施引文獻集群詳見[29-34]。（3）研究熱點及趨勢以文獻中關(guān)鍵詞為研究單元，運用詞頻分析方法，在全文中提取關(guān)鍵詞，并統(tǒng)計多篇文獻中出現(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)絡知識圖譜，確定了該學科領(lǐng)域的研究熱點。在Citespace參數(shù)設置面板中，時間切片為1，時間間隔為2003-2019，節(jié)點類型為Keyword，使用原始數(shù)據(jù)字段，選擇年引用量排名前50的文獻，連線強度是Cosine，將運行結(jié)果進行聚類，得到邊緣計算的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜如圖2.3所示。圖2.3邊緣計算關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于進程代數(shù)的云制造服務組合形式化建模與驗證[D]. 李永湘.華南理工大學 2017

碩士論文
[1]邊緣計算環(huán)境中基于可靠性的視覺跟蹤算法[D]. 郭春麗.內(nèi)蒙古大學 2019
[2]面向多狀態(tài)多階段云計算業(yè)務的可靠性評估方法[D]. 王小梅.北京郵電大學 2019
[3]云制造環(huán)境下任務資源分配與調(diào)度優(yōu)化方法研究[D]. 石巖磊.哈爾濱理工大學 2018
[4]云制造模式下面向同類型多任務的生產(chǎn)加工資源優(yōu)化配置研究[D]. 楊雷.重慶大學 2016
[5]生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務的物流系統(tǒng)可靠性分配模型[D]. 許慎思.北京工商大學 2016
[6]云制造模式下的云資源服務優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 鄭衛(wèi).浙江大學 2015
[7]面向協(xié)同產(chǎn)品商務的網(wǎng)絡化制造資源優(yōu)化配置研究[D]. 魯文超.中國計量學院 2012



本文編號：3575217