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基于Gibbs采样与概率分布估计的移动云数据存储

发布时间:2019-01-07 20:11
【摘要】:为提高移动云数据存储远程服务器的计算和存储能力,提出一种改进的移动云数据存储算法。利用表决数据分配和表决数据处理框架,构建考虑节点失效概率的重采样期望传播时间计算模型,并建立整合能源效率和容错性的表决动态网络。采用概率分布估计对动态网络模型进行存储路径优化,应用Gibbs采样解决分布估计的样本数据高维耦合和无监督训练问题。实验结果表明,与贪心算法、随机放置算法和分布估计算法相比,该算法具有更高的能源效率和存储可靠性。
[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.
【作者单位】: 四川大学计算机学院;
【分类号】:TP333

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3 唐n,

本文编号:2404103


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