[发明专利]基于n-of-N流模型的不确定轮廓查询并行处理方法及系统有效

专利信息
申请号: 201810688992.X 申请日: 2018-06-28
公开(公告)号: CN108959521B 公开(公告)日: 2021-07-16
发明(设计)人: 李小勇;刘军;李小玲;任开军;邓科峰;任小丽;赵娟 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科技大学
主分类号: G06F16/24 分类号: G06F16/24
代理公司: 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 代理人: 谭武艺
地址: 410073 湖南*** 国省代码: 湖南;43
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 of 模型 不确定 轮廓 查询 并行 处理 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于n-of-N流模型的不确定轮廓查询并行处理方法,其特征在于实施步骤包括:

1)初始化全局滑动窗口DSN以及计算节点集合P中各个计算节点Pi对应的本地局部滑动窗口,判断是否有新的流数据元组到达,当有新的流数据元组到达时跳转执行步骤2);

2)根据W=W+enew-eold更新维护的全局滑动窗口DSN,其中W为全局滑动窗口DSN的大小,enew为新到达的流数据元组enew的大小,eold为全局滑动窗口DSN中因为新到达的流数据元组enew的到来而过期的流数据元组eold的大小;

3)将新到达的流数据元组enew映射至计算节点集合P中相应的计算节点Pi并告知已经确定的计算节点Pi

4)将新到达的流数据元组enew发送给计算节点集合P中除计算节点Pi以外的剩余计算节点Pj,各剩余计算节点Pj在其所维护的本地局部滑动窗口中查找所有支配新到达的流数据元组enew的流数据元组,并将它们发送至已经确定的计算节点Pi;其中支配的关系定义为:针对数据维度均为d的流数据元组s和流数据元组t而言,流数据元组s支配流数据元组t表示当且仅当流数据元组s的每一维属性值si都不大于流数据元组t中任意一维属性值ti,且至少存在一个小于或等于数据维度d的j使得流数据元组s的第j维属性值sj小于流数据元组t的第j维属性值tj

5)各个计算节点Pi分别根据Wi=Wi+enew-eold计算节点Pi更新本地局部滑动窗口,其中Wi为计算节点Pi的本地局部滑动窗口的大小,enew为新到达的流数据元组enew,eold为全局滑动窗口DSN中因为新到达的流数据元组enew的到来而过期的流数据元组eold

6)各个计算节点Pi对新到达的流数据元组enew进行n-of-N轮廓查询计算处理;

7)各个计算节点Pi更新本地候选集合,将本地候选集合中的任意流数据元组e进行映射,从而将n-of-N轮廓查询转化为刺探查询;

8)各个计算节点Pi针对转化得到的刺探查询,分别以红黑区间树RBI来组织刺探查询区间形成以刺探查询区间为节点的红黑树,单个刺探查询区间元素用结构体Inv包含三个属性:流数据元组Tuple、区间左端点Left以及区间右端点Right,且以M-n+1为刺入点在红黑区间树RBI上进行刺入查询,如果M-n+1∈(Left,Right],则刺探查询区间(Left,Right]的右端点对应的流数据元组即为n-of-N轮廓查询对象,最终得到各自的n-of-N轮廓查询对象集合,其中M为当前已到达的流数据元组数量,n为小于等于全局滑动窗口DSN的总长度N的待查询的最近数据元组数量;

9)各个计算节点Pi返回各自的n-of-N轮廓查询对象集合至查询结果收集节点。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军国防科技大学,未经中国人民解放军国防科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201810688992.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top