基于ARMv8架構的線性代數(shù)式檢索結果并行集成模式

吳麗嬌

(福建船政交通職業(yè)學院 通識教育學院，福建 福州 350000)

隨著大數(shù)據(jù)信息處理技術的發(fā)展，采用云計算和多源信息融合識別的方法建立線性代數(shù)式檢索結果并行集成模型，根據(jù)軟件服務(SaaS)和平臺服務(PaaS)面向對象性要求，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)信息資源的優(yōu)化調度和參數(shù)識別，提高線性代數(shù)式檢索能力，相關的線性代數(shù)式檢索結果并行集成方法研究在大數(shù)據(jù)分析和信息處理等方面具有重要意義[1].

對線性代數(shù)式檢索結果并行集成設計是建立在對大數(shù)據(jù)信息資源的優(yōu)化特征參數(shù)識別基礎上，通過計算資源和物理資源的多重參數(shù)識別，實現(xiàn)對線性代數(shù)式檢索結果并行集成，傳統(tǒng)方法中對線性代數(shù)式檢索結果并行集成方法主要有線性代數(shù)式檢索結果并行集成方法、基于并行計算的線性代數(shù)式檢索結果集成方法以及相關性融合的集成方法等[2-4]，建立線性代數(shù)式檢索結果并行集成的對象性分析模型，通過多維空間參數(shù)融合，實現(xiàn)對線性代數(shù)式檢索結果并行集成，但傳統(tǒng)方法進行線性代數(shù)式檢索結果并行集成的計算開銷較大，可靠性不好[5].

針對上述問題，本文提出基于ARMv8架構的線性代數(shù)式檢索結果并行集成模式.首先構建線性代數(shù)式檢索結果的大數(shù)據(jù)分析模型，采用語義圖模型分析的方法進行線性代數(shù)式檢索結果并行集成的特征提取和概念集融合處理，實現(xiàn)對線性代數(shù)式檢索結果的輸出訪問控制，然后通過ARMv8架構實現(xiàn)對線性代數(shù)式檢索結果并行集成處理，提高對線性代數(shù)式檢索結果的訪問和資源優(yōu)化調度能力.最后進行仿真實驗分析，展示了本文方法在提高線性代數(shù)式檢索結果并行集成能力方面的優(yōu)越性能.

1 線性代數(shù)式檢索結果的大數(shù)據(jù)參數(shù)分析

1.1 線性代數(shù)式檢索結果的大數(shù)據(jù)分布

為了實現(xiàn)基于ARMv8架構的線性代數(shù)式檢索結果并行集成，首先構建線性代數(shù)式檢索結果的大數(shù)據(jù)分析模型，采用線性子空間信息調度的方法，構建線性代數(shù)式檢索結果的融合參數(shù)分布集[6]，采用語義圖模型分析的方法進行線性代數(shù)式檢索結果并行集成的特征提取和概念集融合處理，得到線性代數(shù)式檢索結果的并行集成構架模型如圖1所示.

圖1 線性代數(shù)式檢索結果的并行集成構架模型

根據(jù)圖1所示的線性代數(shù)式檢索結果并行集成構架模型，采用語義自相關特征檢測，得到線性代數(shù)式檢索的模糊貼近度參數(shù)分布集，設(sk，ak)是一個線性代數(shù)式檢索結果分布資源的關聯(lián)規(guī)則集，采用二元正文文本特征分解的方法[7]，得到線性代數(shù)式檢索結果的相似度特征分布集sk為S，采用粗糙集匹配得到第k個語義特征匹配點，ak∈[-0.5,0.5)， 在ARM嵌入式構架軟件下，得到線性代數(shù)式檢索結果分布的決策度函數(shù)，描述為

f(e)=(sk+ak)+S，

(1)

采用模糊多屬性決策，構建線性代數(shù)式檢索結果分布的自相關特征分布集，當滿足β∈[0,T]，通過多維特征空間重構，得到線性代數(shù)式檢索輸出的梯度分布向量為

(2)

其中，(sl,al)為線性代數(shù)式檢索結果信息的語義融合的兩個二元語義，采用云資源融合的方法[8]，得到線性代數(shù)式檢索結果并行調度的規(guī)則函數(shù)描述為

(i)若k

(3)

其中，hi和hy為線性代數(shù)式檢索結果并行集成節(jié)點的模糊貼近度矢量，根據(jù)上述分析，構建線性代數(shù)式檢索結果的大數(shù)據(jù)分析模型，采用語義圖模型分析和特征重組的方法，實現(xiàn)對線性代數(shù)式檢索的融合參數(shù)識別[9].

1.2 線性代數(shù)式檢索的輸出特征分析

建立線性代數(shù)式檢索結果并行集成的綜合決策模型[10]，通過模糊聚類分析的方法，得到線性代數(shù)式檢索的并行決策權重Ek∈E，(k=1,2,…,t)，最大梯度模下線性代數(shù)式檢索結果的全局搜索結果Pi∈P(i=1,2,…,m)，關于各評價集的關聯(lián)規(guī)則分布子集為Ij∈I(j=1,2,…,n)，則線性代數(shù)式檢索結果的相對特征分布式融合計算式為

(4)

通過對線性代數(shù)式檢索結果并行集成的綜合相對貼近度計算.

定義1設(sn,an)是一組描述圖書資源檢索的語義特征關系強弱的二元特征函數(shù)，計算各備選的線性代數(shù)式檢索結果并行集成方案下相應的權重向量為ω=(ω1,ω2,…,ωn)T，以近鄰點為中心構建線性代數(shù)式檢索結果的向量量化模型，得到量化的平均算子φ1定義為

φ1=‖sn+an‖+ω，

(5)

由此構建線性代數(shù)式檢索結果并行參數(shù)迭代控制模型.

2 線性代數(shù)式檢索結果并行集成優(yōu)化

2.1 檢索結果的并行概念空間融合

采樣概念空間融合的方法，實現(xiàn)線性代數(shù)式檢索結果并行參數(shù)融合處理，得到模糊量化特征參數(shù)為ωj，采用邏輯語義分析的方法參數(shù)為j(a)，得到線性代數(shù)式檢索結果并行集成的統(tǒng)計特征量φ2定義為

φ2=ωj+j(a)+φ1.

(6)

根據(jù)上述定義，建立基于語義圖模型的線性代數(shù)式檢索結果并行集成方法，得到線性代數(shù)式檢索結果可靠性評價的優(yōu)先級評價矩陣R=(rij,aij)m×n和指標權重W=((ω1,β1),(ω2,β2),…,(ωn,βn)).構建相似度特征分解模型，采用并行特征挖掘的方法，得到網(wǎng)格式的分塊融合聚類分析方法參數(shù)為km，構建線性代數(shù)式檢索結果信息集和備選標簽集，得出線性代數(shù)式檢索的綜合評價信息參數(shù)為d(f).通過模糊綜合評價的方法[11]，分析線性代數(shù)式檢索的信息關聯(lián)分布矩陣和約束指標權重分別為

l(a)=R+W+km，

(7)

l(b)=R+[km+d(f)]，

(8)

根據(jù)上述步驟實現(xiàn)對線性代數(shù)式檢索結果并行集成的聚類分析，在此基礎上進行資源檢索優(yōu)化設計，得到線性代數(shù)式檢索結果并行集成的優(yōu)先級控制向量集為

(9)

其中，s(j)為線性代數(shù)式檢索的融合調度模型，vt為概念空間融合的方法參數(shù)，實現(xiàn)線性代數(shù)式檢索結果并行參數(shù)融合處理.

2.2 ARMv8架構體系融合

采用語義分布式分析的方法進行線性代數(shù)式檢索結果并行集成分析，采用增量式的本體特征重構的方法[12]，得到線性代數(shù)式檢索結果并行集成的自適應權重為ξ，線性代數(shù)式檢索結果并行集成的檢索節(jié)點的關聯(lián)關系表示為

N(e)=zi(k)+|ξ+βu|，

(10)

其中βu為線性代數(shù)式檢索結果并行集成的糊度函數(shù)，通過對線性代數(shù)式檢索結果中的有用文本參數(shù)分析，采用屬性聚類，在ARMv8架構體系下，得到相似度特征量為TLX、TLY，通過語本體結構重組，得到ARMv8架構的判決式為

(11)

結合ARMv8架構和信息融合模型，得到線性代數(shù)式檢索輸出的指向性聚類參數(shù)特征nj，其中線性代數(shù)式檢索的輸出可靠性參數(shù)為P(S)，由于把線性代數(shù)式檢索結果分成3×3拓撲結構，結合模糊C均值聚類的方法，構建線性代數(shù)式檢索結果并行集成的有限參數(shù)調度集

q=xi+M+i，

(12)

采樣概念空間融合的方法，實現(xiàn)線性代數(shù)式檢索結果并行參數(shù)融合處理，采用語義圖模型分布式重組的方法，得到線性代數(shù)式檢索的輸出樣本xi，i=1,2,…,n為隸屬度屬性矢量,分析對樣本類別判定起關鍵作用的屬性，得到到線性代數(shù)式檢索的屬性特征集

B(w)=SC*a+(q+i)，

(13)

其中，當Sr=0時，基于機器學習的插補方法，得到線性代數(shù)式檢索結果特征量的相似度S取決于SC*a.模糊劃分輸出結果為

(14)

其中，n(GC)表示GC中線性代數(shù)式檢索并行集成的屬性特征量，mg(G1),mg(G2)表示G1、G2中的融合度函數(shù).綜上分析，實現(xiàn)基于ARMv8架構的線性代數(shù)式檢索結果并行集成[13].

3 仿真實驗與結果分析

為了驗證本文方法在實現(xiàn)線性代數(shù)式檢索并行集成中的應用性能，進行仿真實驗分析，采用Matlab進行線性代數(shù)式檢索并行集成仿真，給出訓練集屬性的樣本數(shù)為500，訓練閾值 β=0.36，特征聚類系數(shù)為0.26，語義本體特征分布的概念集系數(shù)為0.18，線性代數(shù)式檢索的輸出樣本數(shù)為2100，根據(jù)上述參數(shù)設定，進行線性代數(shù)式檢索并行集成實驗，在不同的數(shù)據(jù)集和算法下，測試線性代數(shù)式檢索并行集成的誤差，得到對比結果如圖2所示.

圖2 線性代數(shù)式檢索并行集成的均方根誤差

分析圖2得知，本文TIMF方法進行線性代數(shù)式檢索并行集成的均方根誤差較小，測試線性代數(shù)式檢索并行集成的收斂性，得到對比結果如圖3所示.

圖3 收斂性曲線測試

分析圖3可知本文方法進行線性代數(shù)式檢索的集成性較好，提高了線性代數(shù)式檢索的查準性，測試線性代數(shù)式檢索的查全率，得到對比結果見表1，分析表1得知，本文方法進行線性代數(shù)式檢索的查準率較高.

表1 線性代數(shù)式檢索的查準確性對比

4 結語

采用云計算和多源信息融合識別的方法，建立線性代數(shù)式檢索結果并行集成模型，本文提出基于ARMv8架構的線性代數(shù)式檢索結果并行集成模式.

采用線性子空間信息調度的方法，構建線性代數(shù)式檢索結果的融合參數(shù)分布集，建立線性代數(shù)式檢索結果并行集成的綜合決策模型，通過模糊聚類分析的方法，得到線性代數(shù)式檢索的并行決策權重，構建線性代數(shù)式檢索結果信息集和備選標簽集，結合ARMv8架構和信息融合，實現(xiàn)基于ARMv8架構的線性代數(shù)式檢索結果并行集成.研究結果表明，本文方法進行線性代數(shù)式檢索結果并行集成的輸出可靠性較高，查準率較好，收斂性較強.