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云计算环境下存在大规模非显著特征多传感数据,传统数据融合系统容易受到传感器自身干扰,融合结果不可靠。为此,设计了一种新的云计算下大规模非显著特征多传感数据融合系统。给出融合系统总体结构,介绍了非显著特征数据采集模块。利用模糊理论与协方差匹配技术对经典卡尔曼滤波技术中的噪声协方差进行修正,以滤除传感器自身噪声。在云计算环境中,以联合滤波结构为基础,实现云计算下大规模非显著特征多传感数据的融合。实验结果表明,所设计系统融合结果可靠、实用性强。  相似文献   
2.
采用传统方法对移动大数据进行分流时,结果不合理,对不同处理器的分流均衡性较差。为此,提出一种新的移动大数据合理分流方法。给出云计算环境下移动大数据分流平台整体结构,在云计算环境中每个可编程交换机上安装移动大数据分流单元。将移动大数据分流问题转换成求解最优解问题,通过状态反馈实现分流。将优化分解方法与拉格朗日乘法结合在一起完成分布式计算,获取移动大数据在链路上的均衡分流模型。采用交换机分流单元获取云计算环境下网络的分流状态,求出此时收益函数的偏导数,将两者相加获取最终分流结果。对移动大数据分流延迟进行分析。实验结果表明,所提方法能够保证分流均衡性和合理性。  相似文献   
3.
为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明:在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.  相似文献   
4.
针对地下空间装修过程环境质量评价存在的不确定性问题,利用熵权优化的优劣解距离模型和模糊综合评价法定量分析了某地下工程装修过程的湿度、温度、风速、甲醛和粉尘对环境质量的影响.研究表明,各影响因素权重不同,对比计算结果,可用定量指标直观判别环境质量和影响环境质量的主要因素;贴近程度S可以直接判别各种环境的质量优劣,贴近程度S越接近1,环境质量越好.风速为S主要影响因素,风速较低的样本环境S值为0.85,提高风速的样本环境Smax值为0.89,环境质量随风速的增大而提高.将该方法应用于地下工程装修过程环境质量的评价,其结果可为地下工程的管理和相关政策的制定提供依据.  相似文献   
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