資料介紹
對分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸模型進行優(yōu)化,可以提高分布式網(wǎng)絡中資源調(diào)度和信息傳輸性能.、傳統(tǒng)方法采用時頻耦合尺度分解算法,在大量的冗余數(shù)據(jù)干擾下,降低了數(shù)據(jù)的優(yōu)先級識別精度和傳輸性能。建立一種基于自適應加權量化特征分解和冗余數(shù)據(jù)濾除的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸模型,,首先構建分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)男诺澜Y構模型,采用級聯(lián)濾波算法對數(shù)據(jù)包中冗余數(shù)據(jù)進行濾波預處理,對數(shù)據(jù)庫中的信息傳輸流進行自適應加權量化特征分解后,通過特征提取實現(xiàn)優(yōu)先級的自適應識別,實現(xiàn)傳輸模型改進。仿真實驗結果表明,采用改進模型進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸,數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐掏滦阅茌^好,執(zhí)行時間較短,展示了較好的應用性能。
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