【摘 要】
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针对传统的多源数据库缓存冲突处理方法存在冲突数据包丢失率高、数据库缓存冲突消除率低和缓存冲突处理精度低的问题,提出基于动态反馈的多源数据库缓存冲突处理方法.通过分析缓存冲突基本处理的无状态策略与状态策略,建立动态反馈机制,并对节点负载数据进行检测,根据检测结果评估多源数据库负载情况,在此基础上分析冲突数据包丢失现象,计算冲突丢失数据包,采用基于BS的分割策略对冲突丢失数据包进行分配,完成多源数据库缓存冲突处理.仿真结果表明:所提方法的冲突数据包丢失率小,数据库缓存冲突消除率高,多源数据库缓存冲突处理效果较
【机 构】
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重庆工商大学派斯学院,重庆401520
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针对传统的多源数据库缓存冲突处理方法存在冲突数据包丢失率高、数据库缓存冲突消除率低和缓存冲突处理精度低的问题,提出基于动态反馈的多源数据库缓存冲突处理方法.通过分析缓存冲突基本处理的无状态策略与状态策略,建立动态反馈机制,并对节点负载数据进行检测,根据检测结果评估多源数据库负载情况,在此基础上分析冲突数据包丢失现象,计算冲突丢失数据包,采用基于BS的分割策略对冲突丢失数据包进行分配,完成多源数据库缓存冲突处理.仿真结果表明:所提方法的冲突数据包丢失率小,数据库缓存冲突消除率高,多源数据库缓存冲突处理效果较好,能够实现数据传输流畅的目的.
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为提高网络信息传输的安全性,实现网络信息的安全加密传输,提出一种基于DFT-S-OFDM的网络信息安全加密传输方法.针对DFT-S-OFDM技术的低频发送功率和低频平均峰值功率优点,将数据信号定义为一定数量的集合,通过密钥对信息实现重点加密,给出基于密钥的矩阵并引入到椭圆曲线方程中,完成密钥矩阵的矢量加密并给出最终加密信号;为提高加密质量,对最终信号的加密信息进行二次加密,建立基于DFT-S-OFDM技术的信号发送模型,将矢量加密信息通过模型内节点变换调频,再经子载波映射的方式转换为发送信号,传送至信号接
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针对鸡群算法易陷入局部最优、出现早熟收敛等缺陷,提出了一种基于量子行为的鸡群优化算法(Quantum-Behaved Chicken Swarm Optimization,QCSO).通过利用鸡群中的个体信息建立量子化的势阱模型,根据原鸡群更新公式得到个体最优解和全局最优解,采用蒙特卡洛随机采样完成个体极值的更新,在个体极值和全局极值附近以并列的角度进行搜索,提高了算法的局部搜索性能.同时,结合随机算法全局收敛性的判别准则,研究了基于量子行为的鸡群优化算法的收敛性,证明了QCSO是一种全局收敛的优化算法.
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