本文關鍵詞：面向云數據安全存儲的分段融合模糊聚類算法　出處：《計算機科學》2017年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 云數據 安全存儲 融合 模糊C均值 聚類

【摘要】：為了提高云數據的安全存儲性能,需要對數據進行優(yōu)化屬性聚類歸集。針對傳統(tǒng)方法采用模糊C均值聚類進行云數據存儲歸類設計具有對初始聚類中心敏感、容易陷入局部收斂的問題,提出一種基于分段融合模糊聚類的云數據安全存儲模型構建方法。建立云數據安全存儲的網格分布結構模型并進行數據結構分析,進行云數據屬性集的向量量化特征分解,對海量的云存儲數據流采用分段匹配檢測方法進行特征壓縮,實現冗余數據自適應歸集合并,挖掘云數據信息流的高階譜特征。在模糊C均值聚類算法的基礎上采用分段數據融合進行數據分簇模糊聚類,提高數據存儲的安全性,同時降低云數據存儲的負荷。仿真結果表明,采用該方法進行云數據聚類和優(yōu)化存儲設計,能降低數據聚類的誤分率,提高云數據存儲的吞吐量,確保云數據的安全存儲。
[Abstract]:In order to improve the safety performance of cloud data storage, to optimize the collection of attribute clustering data. The traditional method of using fuzzy C means clustering cloud classification data storage design is sensitive to initial clustering center, easy to fall into the local convergence problem, put forward a method for constructing cloud data storage security model to segmentation and fusion of fuzzy clustering. The data structure analysis of distribution grid structure model to build cloud data security storage and decomposition of vector quantization characteristics of cloud data attributes, cloud storage data on mass flow using piecewise matching detection method for feature compression, redundancy data mining combined with adaptive imputation, high order spectrum cloud data stream. The data clustering fuzzy clustering segmentation data fusion based on fuzzy C mean clustering algorithm, to improve the security of data storage, at the same time drop Low cloud data storage load. The simulation results show that using the method of data clustering and optimization design of cloud storage, data clustering can reduce the classification error rate, improve the throughput of cloud data storage, to ensure the safety of the data stored in the cloud.

【作者單位】： 平頂山學院計算機學院(軟件學院);中南大學信息科學與工程學院;
【基金】：河南省科技廳立項項目:云計算環(huán)境下網絡信息系統(tǒng)隱私保護關鍵技術研究(162102310483)資助
【分類號】：TP309;TP333
【正文快照】： 隨著信息技術和大數據處理技術的發(fā)展,采用云計算方法進行數據計算處理和存儲能提高數據處理的速度和性能。云數據是云計算系統(tǒng)中進行信息處理的載體,云計算是一種分布式計算和并行計算,在云計算網格空間中分布著大量的云數據,云數據通過云計算系統(tǒng)從一群松散耦合的信息編碼符

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本文編號：1378404