基于量子辐射场的大数据安全存储寻址算法

大数据存储过程面临着与日俱增的各种威胁,而传统数据存储算法难以有效应对这些新型威胁。以量子力学和量子遗传的关系为基础,构建量子辐射与量子遗传迭代的、双向可逆过程的数学函数和计算机程序,为流数据的大规模量子安全存储构建软件基础环境。在量子力学和量子遗传的映射关系下,将量子染色体的定义和交互作用通过量子比特和量子旋转门的计算实现,将量子染色体的交互通过量子引力作用和量子斥力作用的交互实现,将量子染色体动态过程的主要衡量指标通过引力和斥力的叠加态来计算产生。用量子引力和斥力来引导流数据的动态存储寻址、出入栈过程与路径,进而将大数据存储过程双向映射为量子辐射场和量子空间域问题,得到安全存储路径与存储地址。     

基于过程挖掘的未来感知预测模型

将事件日志中蕴含的过程模型看成两紧邻活动的组合,提出两种新的过程模型。首先,利用日志信息中的活动紧邻关系构造邻接矩阵提取过程模型,该模型中每个活动仅发生一次;其次,为避免过程模型中出现回路或者环路而造成模型预测精度降低的情况发生,在构造的邻接矩阵中增加活动在事件日志中所处的顺序位次,构造含有活动位次信息的邻接矩阵,以此为基础上进一步提取过程模型,该模型中每个活动在同一个位次上仅发生一次;再次,通过矩阵中的信息可获得过程模型中每个上层节点到各个下层节点的路径与相应概率;接下来,根据事件日志中信息的类型和特征,利用过程模型对决策者所需要的信息（如活动名称、等待时间、发生概率）进行预测;最后,利用随机数据与实际数据同基于序列提取规则的过程模型预测结果进行比较,验证所提模型的实际有效性。