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  本文關(guān)鍵詞：MAC層信息平臺解析引擎緩存數(shù)據(jù)預(yù)取算法　出處：《科技通報》2015年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：基于云計算的MAC層數(shù)字化信息平臺是整合教育信息資源的基礎(chǔ)設(shè)施,由于在云平臺中進行頻繁性大數(shù)據(jù)查詢等操作,導(dǎo)致解析引擎中的緩存數(shù)據(jù)負載壓力增大,需要進行緩存數(shù)據(jù)預(yù)取設(shè)計。提出一種基于QoS信息特征信息維度匹配的MAC層數(shù)字化信息平臺解析引擎緩存數(shù)據(jù)預(yù)取算法,對802.11e MAC層數(shù)字化信息服務(wù)平臺進行數(shù)據(jù)壓縮預(yù)處理,采用云計算對存放進入緩存的數(shù)據(jù)對象進行QoS信息特征維度匹配,通過非高斯函數(shù)極限分離特性,最大限度對各獨立變量進行自相關(guān)成分表征,提取QoS信息特征,在MAC層數(shù)字化信息服務(wù)平臺中進行數(shù)據(jù)傳感器分布設(shè)計,根據(jù)每個段中的數(shù)據(jù)節(jié)點個數(shù),動態(tài)分配數(shù)據(jù),使系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)的動態(tài)存儲與訪問,得到對解析引擎數(shù)據(jù)的預(yù)取調(diào)控函數(shù)。仿真實驗結(jié)果表明,該算法進行MAC層數(shù)字化信息平臺解析引擎緩存數(shù)據(jù)預(yù)取,數(shù)據(jù)訪問延遲率均小于其它算法,證明了該算法的優(yōu)越性。
[Abstract]:The digital information platform of MAC layer based on cloud computing is the infrastructure of integrating educational information resources . Because of the frequent large data query and so on in the cloud platform , it is necessary to pre - fetch the cache data load pressure in the parsing engine .

【作者單位】： 湖北第二師范學(xué)院計算機學(xué)院;
【分類號】：TP333
【正文快照】： 0引言MAC層數(shù)字化信息服務(wù)平臺的教育信息資源分配機制是以業(yè)務(wù)優(yōu)先級順序進行的CPU運行占用時間對比為基礎(chǔ)。但是,在優(yōu)先級設(shè)定的過程中,存在較大的約束干擾,無法對所有業(yè)務(wù)設(shè)定準確的優(yōu)先級,降低了網(wǎng)絡(luò)的傳輸公平性和整體效率。對此,相關(guān)文獻對數(shù)字化信息服務(wù)平臺的多媒體通

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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