本文關(guān)鍵詞：面向云數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)的分段融合模糊聚類(lèi)算法　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 云數(shù)據(jù) 安全存儲(chǔ) 融合 模糊C均值 聚類(lèi)

【摘要】：為了提高云數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)性能,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化屬性聚類(lèi)歸集。針對(duì)傳統(tǒng)方法采用模糊C均值聚類(lèi)進(jìn)行云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)歸類(lèi)設(shè)計(jì)具有對(duì)初始聚類(lèi)中心敏感、容易陷入局部收斂的問(wèn)題,提出一種基于分段融合模糊聚類(lèi)的云數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)模型構(gòu)建方法。建立云數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)的網(wǎng)格分布結(jié)構(gòu)模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析,進(jìn)行云數(shù)據(jù)屬性集的向量量化特征分解,對(duì)海量的云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)流采用分段匹配檢測(cè)方法進(jìn)行特征壓縮,實(shí)現(xiàn)冗余數(shù)據(jù)自適應(yīng)歸集合并,挖掘云數(shù)據(jù)信息流的高階譜特征。在模糊C均值聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)上采用分段數(shù)據(jù)融合進(jìn)行數(shù)據(jù)分簇模糊聚類(lèi),提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性,同時(shí)降低云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的負(fù)荷。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行云數(shù)據(jù)聚類(lèi)和優(yōu)化存儲(chǔ)設(shè)計(jì),能降低數(shù)據(jù)聚類(lèi)的誤分率,提高云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的吞吐量,確保云數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)。
[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(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院(軟件學(xué)院);中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：河南省科技廳立項(xiàng)項(xiàng)目:云計(jì)算環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)隱私保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)研究(162102310483)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP309;TP333
【正文快照】： 隨著信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展,采用云計(jì)算方法進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算處理和存儲(chǔ)能提高數(shù)據(jù)處理的速度和性能。云數(shù)據(jù)是云計(jì)算系統(tǒng)中進(jìn)行信息處理的載體,云計(jì)算是一種分布式計(jì)算和并行計(jì)算,在云計(jì)算網(wǎng)格空間中分布著大量的云數(shù)據(jù),云數(shù)據(jù)通過(guò)云計(jì)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(hào)：1378404