【摘要】：為提高移動云數(shù)據(jù)存儲遠程服務(wù)器的計算和存儲能力,提出一種改進的移動云數(shù)據(jù)存儲算法。利用表決數(shù)據(jù)分配和表決數(shù)據(jù)處理框架,構(gòu)建考慮節(jié)點失效概率的重采樣期望傳播時間計算模型,并建立整合能源效率和容錯性的表決動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。采用概率分布估計對動態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型進行存儲路徑優(yōu)化,應(yīng)用Gibbs采樣解決分布估計的樣本數(shù)據(jù)高維耦合和無監(jiān)督訓(xùn)練問題。實驗結(jié)果表明,與貪心算法、隨機放置算法和分布估計算法相比,該算法具有更高的能源效率和存儲可靠性。
[Abstract]:In order to improve the computing and storage capability of mobile cloud data storage remote server, an improved mobile cloud data storage algorithm is proposed. Based on the voting data allocation and voting data processing framework, a computing model of resampling expected propagation time considering node failure probability is constructed, and a voting dynamic network integrating energy efficiency and fault tolerance is established. The dynamic network model is optimized by probability distribution estimation and Gibbs sampling is used to solve the problem of high dimensional coupling and unsupervised training. Experimental results show that the proposed algorithm has higher energy efficiency and storage reliability than greedy algorithm, random placement algorithm and distribution estimation algorithm.
【作者單位】： 四川大學(xué)計算機學(xué)院;
【分類號】：TP333

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3 唐n，

本文編號：2404103