移动平台终端信息存储数据类型识别仿真

发布时间：2018-05-06 02:18

  本文选题：移动平台 + 终端信息　； 参考：《计算机仿真》2017年08期

【摘要】：对移动平台的终端信息存储数据类型的识别,能够有效提高终端信息存储数据的质量。对存储数据类型的识别,需要构建存储节点状态矩阵,定义为信息块访问记录矩阵,完成移动平台终端信息存储数据类型的识别。传统方法先将系统中全部的信息类型进行分类,组建信息存储机制,但忽略了定义访问记录矩阵,导致识别精度偏低。提出基于负载均衡控制的移动平台终端信息存储数据类型识别方法。计算出终端信息存储空间结构中各信息分向量量化系数,提取终端超高密度信息存储的特征值,对信息存储的规则集属性进行分类,获取信息特征调度条件,构建存储节点状态矩阵,定义为信息块访问记录矩阵,依据其访问规律,计算信息存储的活动因子函数,以此为依据完成对移动平台终端信息存储数据类型识别。仿真结果表明,所提方法模式识别精度较高,为提升移动平台终端信息存储质量奠定了基础。
[Abstract]:The identification of terminal information storage data type in mobile platform can effectively improve the quality of terminal information storage data. For the recognition of storage data type, it is necessary to construct the storage node state matrix, which is defined as the information block access record matrix, and complete the recognition of the information storage data type of the mobile platform terminal. The traditional method first classifies all the information types in the system and sets up the information storage mechanism, but neglects the definition of access record matrix, which leads to the low recognition accuracy. This paper presents a method for identifying the data types of terminal information storage in mobile platform based on load balancing control. The quantization coefficients of each information sub-vector in the terminal information storage space structure are calculated, the eigenvalues of the terminal ultra-high density information storage are extracted, the rule set attributes of the information storage are classified, and the information feature scheduling conditions are obtained. The state matrix of storage node is defined as the information block access record matrix. According to its access rules, the activity factor function of information storage is calculated, based on which the information storage data type identification of mobile platform terminal is completed. The simulation results show that the proposed method has high accuracy and lays a foundation for improving the storage quality of mobile platform terminal information.
【作者单位】： 四川工商学院计算机学院;
【分类号】：TP333

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本文编号：1850337