【摘 要】
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考虑到当前云计算智能数据筛选算法具有资源处理效率不高、用户满足度低、数据收敛效果不理想等问题,设计了一种基于聚合度热点收敛映射机制的云计算人工智能数据筛选算法。
【基金项目】
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2019年度安徽省高校科研立项课题(KJ2019A1136);2018年度校级科研立项课题(YJZ-2018-13);2017年度高等学校省级质量工程立项课题(2017mooc293);2018年度院级教学质量工程立项课题(jxtd004)
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考虑到当前云计算智能数据筛选算法具有资源处理效率不高、用户满足度低、数据收敛效果不理想等问题,设计了一种基于聚合度热点收敛映射机制的云计算人工智能数据筛选算法。首先,基于供给侧—需求侧匹配模型,提出了一种基于资源匹配最大化的数据处理方案,显著提高云处理中心在并行计算上存在的效率。随后,通过设计聚焦成本、时间片及用户可靠度等三个调度参数,并结合拉格朗日优化方法,实现对聚焦成本、时间片、用户可靠度等最优调度,改善数据筛选性能。仿真实验表明,与当前常用的超欧里几何数据筛选算法(Ultra-Eulerian Ge
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