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    基于信息濃縮粒子濾波的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引

    2016-05-14 09:09:49王春杰朱保鋒
    軟件導刊 2016年7期
    關鍵詞:粒子濾波

    王春杰 朱保鋒

    摘要:分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引可提高數(shù)據(jù)庫的訪問和數(shù)據(jù)管理能力。傳統(tǒng)方法采用Web數(shù)據(jù)庫臨界級聯(lián)差分耦合方法進行數(shù)據(jù)庫索引,隨著干擾數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫規(guī)模的增大,數(shù)據(jù)庫索引準確度不高,語義指向性不好。提出一種基于信息濃縮粒子濾波的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引算法,首先進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結構分析和特征融合處理,采用信息濃縮粒子濾波方法對干擾數(shù)據(jù)進行濾除抑制,并采用語義特征波束形成方法進行目標數(shù)據(jù)的波束聚焦和特征提取,實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化檢索。仿真結果表明,利用該算法進行數(shù)據(jù)庫索引的準確度較高,收斂性好,執(zhí)行時間短,展示了較好的應用性能。

    關鍵詞關鍵詞:數(shù)據(jù)庫索引;粒子濾波;分布式網(wǎng)絡

    DOIDOI:10.11907/rjdk.161369

    中圖分類號:TP391文獻標識碼:A文章編號文章編號:16727800(2016)007015503

    0引言

    在數(shù)據(jù)庫訪問中,對數(shù)據(jù)庫中的語義信息特征索引成為數(shù)據(jù)庫檢索的基礎技術,通過數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引算法設計,可提高數(shù)據(jù)庫的檢索和訪問能力,相關算法研究也受到了人們的極大重視[1]。傳統(tǒng)方法采用Web數(shù)據(jù)庫臨界級聯(lián)差分耦合方法進行數(shù)據(jù)庫索引,隨著干擾數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫規(guī)模的增大,數(shù)據(jù)庫索引的準確度不高,語義指向性不好[2]。對此,相關文獻進行了改進設計,隨著智能算法的應用,采用粒子群算法進行數(shù)據(jù)庫訪問和索引成為發(fā)展趨勢。采用粒子群算法進行數(shù)據(jù)庫訪問的控制和語義索引過程中,由于粒子群的迭代系數(shù)對初始權值的選擇較為敏感,容易陷入局部極值,因而對數(shù)據(jù)庫的索引性能不好。

    近年來,在粒子群控制算法基礎上,許多學者提出了蟻群、粒子群優(yōu)化算法等人工智能方法進行數(shù)據(jù)庫訪問過程訓練,取得了一定效果。傳統(tǒng)方法中,對分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的實體建模和決策控制算法主要采用小樣本、非線性及高維模式識別方法,如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡決策算法、蟻群算法(ACO)和粒子群算法(PSO)等[35]。在上述算法進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫分析和實體建模過程中,需要進行參數(shù)尋優(yōu)和自適應建模,達到對分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫預測和控制決策的目的。為了提高數(shù)據(jù)庫索引精度,本文提出一種基于信息濃縮粒子濾波的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引算法,首先進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結構分析和特征融合處理,采用信息濃縮粒子濾波方法對干擾數(shù)據(jù)進行濾除抑制,并采用語義特征波束形成方法進行目標數(shù)據(jù)的波束聚焦和特征提取,實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化檢索。最后通過仿真實驗進行了性能測試,展示了本文算法的優(yōu)越性能。

    1分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)結構分析與特征融合處理 1.1分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)結構分析

    為了進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化索引,需要首先構建分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結構模型,進行數(shù)據(jù)結構的特征分析和數(shù)據(jù)信息融合處理。本文研究的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲節(jié)點均勻分布在有向圖G1、G2中,在分布式網(wǎng)格的覆蓋度目標區(qū)域A內,有向圖G1和G2的語義節(jié)點是均勻線列陣分布的,簇頭節(jié)點采用隨機部署方法。數(shù)據(jù)庫語義相似度節(jié)點采用最常用的布爾模型(0/1模型)。網(wǎng)絡級聯(lián)分布式數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲深度空間坐標為(xs,ys),用一個二元有向圖G=(V,E)表示數(shù)據(jù)分布的編隊系統(tǒng),網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫相鄰網(wǎng)格M與節(jié)點s的數(shù)據(jù)索引有效性覆蓋范圍為:SCMN={(si,sj)|d(si,sj)≤Rc,si∈M,sj∈N}(1)其中,M、N為關鍵詞節(jié)點間的規(guī)模數(shù),設數(shù)據(jù)庫訪問過程中的語義特征優(yōu)先級調度向量為Pc,位于(xp,yp)的任意點p的矢量場和sink節(jié)點的關聯(lián)維數(shù)為d(s,p)。分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)特征空間矢量場分布在區(qū)域A,半徑為W×L個22Rc×22Rc的矩形網(wǎng)格。設數(shù)據(jù)流樣本S=X1,X2,…,Xk,…,每個網(wǎng)格的網(wǎng)絡是一個無向圖 ,關鍵詞索引的語義指向性信息特征表示為EH(s,t)=(V,E)(s≥1,t≥1),在數(shù)據(jù)庫的有效訪問范圍內計算關鍵詞G1和G2的連接度,計算公式為:a=2n(GC)2n(GC)+mGC(G1)+mGC(G2)(2)每個網(wǎng)格有4個鄰居網(wǎng)格,假設G1=(V,E)和G2=(V′,E′)都為重連通圖,節(jié)點對之間的距離由超立方網(wǎng)EH(s,t)的網(wǎng)絡拓撲結構決定。在均勻線列陣區(qū)域內,非邊界(邊界網(wǎng)格至少有2個鄰居網(wǎng)格)G1和G2之間的頂點集為:Vt(k)={as+t...at+1at...a11|as+t...at+1=k,

    ai∈{0,1},0≤k<2s}(3)假設a1,a2∈V,b1,b2∈V′,對于數(shù)據(jù)庫索引的語義指向信息EHs(j)和關聯(lián)位置EHt(k),添加兩條邊后形成一個數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引的連通圖子集G3。假設G3是一個多徑無干擾的重連通圖,設計最短路由進行數(shù)據(jù)庫訪問,路由協(xié)議描述為:通過上述描述,構建分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結構模型,進行數(shù)據(jù)信息特征提取,然后在此基礎上進行數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引。

    1.2數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)信息特征融合處理

    通過對數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)信息特征融合處理,為分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化索引提供準確的數(shù)據(jù)基礎。假設分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫路徑優(yōu)化結果中關鍵詞節(jié)點為{v1,v2,…,vn},結合粒子群算法進行大數(shù)據(jù)融合,得到數(shù)據(jù)庫調度的加權向量結構權重計算為:weight=∑ni=1∑nj=i+1dist(vi,vj)(8)本文通過模糊C均值聚類得到數(shù)據(jù)庫的關鍵節(jié)點與數(shù)據(jù)流微簇結構權重,采用dist(vi,vj)表示分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫訪問中關鍵詞節(jié)點vi到vj的最短路徑距離。采用信息度濃縮聚焦方法進行特征融合,在相空間S中,進行關聯(lián)維特征匹配。定義數(shù)據(jù)聚類多波束數(shù)據(jù)庫矢量場中tf(k,N)的索引信道,數(shù)據(jù)庫索引過程中信道均衡的運算表達式為:φ(y)=f(yR)+jf(yI)(9)式中,yR和yI分別是y的實部和虛部,建立初始種群,設計一個粒子群濾波的種群適應度函數(shù):數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)信息特征融合內容與關鍵詞的差異性特征為一個線性調頻時間序列,采用非線性時間序列分析方法,根據(jù)融合參數(shù)和φ,得到數(shù)據(jù)融合時間序列y(k)為:y(k)=a(k)h(k)+n(k) (12)假設用戶輸入了3個關鍵詞,Q={q1,q2,q3},通過大數(shù)據(jù)信息融合進行數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引。

    2算法改進設計與實現(xiàn)

    在上述分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結構分析和特征融合處理的基礎上,進行數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引。分析當前算法可知,傳統(tǒng)方法采用Web數(shù)據(jù)庫臨界級聯(lián)差分耦合方法進行數(shù)據(jù)庫索引,隨著干擾數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫規(guī)模的增大,數(shù)據(jù)庫索引準確度不高,語義指向性不好。為了克服傳統(tǒng)方法的弊端,本文提出一種基于信息濃縮粒子濾波的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引算法,在進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)結構分析和特征融合處理基礎上,采用信息濃縮粒子濾波方法對干擾數(shù)據(jù)進行濾除抑制。數(shù)據(jù)庫分布式狀態(tài)下的信息濃縮權重可以采用Z變換求得,根據(jù)Z變換的定義,得到數(shù)據(jù)庫索引語義關鍵信息的輸出變量耦合值R3為:R3 = μo 2πKhlnrw rw ′(13)假設數(shù)據(jù)庫訪問中信息流的采樣時間間隔區(qū)間為s∈[tk,tk+1],則采用粒子濾波方法,進行干擾抑制后的數(shù)據(jù)庫輸出信息流二階矩特征為:R=μw 2πKh[1mlnReh 2(i + 1)rw + 1.7lnReh rf +

    12Zf + 25Z2f + μo μw lnrw rw ′] (14)對分布式數(shù)據(jù)庫的索引有效性進行信息濃縮聚焦,縮減索引深度。在粒子濾波下,數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引的自適應波束形成輸出的關聯(lián)匹配量可以表示為:QH=ΔpR=Δpμw2πKhRp(15)其中:Rp = 1mlnReh 2(i + 1)rw + 1.7lnReh rf +

    12Zf + 25Z2f + μo μw lnrw rw ′(16)定義Ci為數(shù)據(jù)庫索引起始時間圖G,其中包括了關鍵詞語義信息x0(tk),采用語義特征波束形成方法進行目標數(shù)據(jù)的波束聚焦和特征提取,得到數(shù)據(jù)庫索引的優(yōu)化輸出z(k)為:z(k)=fTF(k)y(k)-fTB(k)(k)(17)根據(jù)波束形成結果進行自適應語義信息素濃度聚焦,通過粒子濾波得到相對狀態(tài)序列模型,由此實現(xiàn)算法改進,達到對分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫優(yōu)化索引和數(shù)據(jù)庫訪問的路徑優(yōu)選目的,算法實現(xiàn)流程如圖2所示。

    3仿真實驗與結果分析

    為了測試本文提出的方法在實現(xiàn)分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫優(yōu)化訪問和信息索引中的性能,進行仿真實驗。實驗采用在Matlab R2012a環(huán)境下反復調試程序實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和實體建模,通對數(shù)據(jù)集進行特征融合處理,采用信息濃縮粒子濾波方法對干擾數(shù)據(jù)進行濾除抑制,采用語義特征波束形成方法進行目標數(shù)據(jù)的波束聚焦和特征提取,得到數(shù)據(jù)庫訪問中數(shù)據(jù)采樣特征融合及語義特征波束形成結果如圖2所示。

    由圖2可見,采用本文算法進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫索引,通過信息濃縮粒子濾波處理,可提高數(shù)據(jù)庫訪問中的抗干擾能力。為了對比算法性能,采用本文方法和傳統(tǒng)方法進行數(shù)據(jù)庫索引的精度測試,對比結果如圖3所示。由圖可見,采用該算法進行數(shù)據(jù)庫索引的準確度較高,收斂性好,執(zhí)行時間短,展示了較好的應用性能。

    參考文獻:

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    [2]凌妍妍,孟小峰,劉 偉.基于屬性相關度的Web數(shù)據(jù)庫大小估算方法[J].軟件學報,2008,19(2):224236.

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    第7期 邵桐,朱明東:基于元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)研究軟 件 導 刊2016年標題

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