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期刊文章详细信息

云计算光纤网络中大数据异常负载检测模型    

Big data abnormal load detection model in cloud computing fiber networks

  

文献类型:期刊文章

作  者:武海龙[1] 武海艳[2]

WU Hailong;WU Haiyan(Education Information Technology Center,Taiyuan University of Science and Technology,Taiyuan Shaanxi 030024,China;School of Information Science and Engineering,Huanghe Science and Technology College,Zhengzhou Henan 450063,China)

机构地区:[1]太原科技大学教育信息技术中心,太原030024 [2]黄河科技学院信息工程学院,郑州450063

出  处:《激光杂志》

基  金:郑州市地方高校急(特)需专业建设项目(No.zzlg201608);河南省教育厅重点科研项目(No.15A510031)

年  份:2019

卷  号:40

期  号:6

起止页码:207-211

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:云计算光纤网络中大数据出现异常负载时容易导致网络中断,为了确保光纤网络的连通性,提出一种基于高阶统计量特征提取的云计算光纤网络中大数据异常负载检测模型。采用非线性时间序列分析方法进行云计算光纤网络中大数据异常负载信息流建模,对异常负载信息流采用高阶统计量分析方法进行特征重构;采用时频分析方法提取异常负载的统计特征量,结合极限学习方法进行异常负载检测的自适应修正,在滑动平均窗口中进行云计算光纤网络大数据异常负载的谱密度分析和特征检测;根据高阶统计量的异常谱分布实现大数据异常负载检测。仿真结果表明,采用所提方法进行云计算光纤网络中大数据异常负载检测的准确性较高,抗干扰能力较强,整体更具优势。

关 键 词:云计算 光纤网络 大数据 异常负载  检测模型  

分 类 号:TN929.1]

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同被引文献:

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