[发明专利]一种分布式环境中空间分析方法的计算代价编码方法无效

专利信息
申请号: 201010167128.9 申请日: 2010-04-30
公开(公告)号: CN101840431A 公开(公告)日: 2010-09-22
发明(设计)人: 谢传节;刘高焕;刘庆生;黄翀;李佳琪;曾少斌 申请(专利权)人: 中国科学院地理科学与资源研究所
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 代理人: 成金玉;贾玉忠
地址: 100101 北京*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 一种分布式环境中的空间分析方法的计算代价编码方法,采用XML编码方式表达分布式环境中不同类型空间分析方法的计算代价公式,在特别设计的评估系统中通过训练数据集求取表达公式中的系数变量,最后预测系统运用计算代价公式计算相应的空间分析方法的计算代价值。本发明可以为分布式环境中空间信息服务的质量管理或分布式环境中的空间信息并行化处理提供数据支撑。
搜索关键词: 一种 分布式 环境 空间 分析 方法 计算 代价 编码
【主权项】:
一种分布式环境中的空间分析方法的计算代价XML编码方法,实现步骤如下:(1)分布式环境中空间分析方法的计算代价公式采用XML进行编码,其中的XML编码元素包括:系数常量、系数变量、特征变量、算术运算符、数学函数,将上述XML编码元素按照需求组合起来即得到所述计算代价公式;所述系数常量用XML元素constant表示,该元素定义中可以包含一个可以转化为数值常量的字符表达;所述系数变量用XML元素variable表达,用字符名称的方式表示公式中的一个系数变量;所述特征变量用XML元素property表达,用字符名称的方式表示公式中具有特定语义的特征变量;所述算术运算符包括:“加”、“减”、“乘”和“除”四种类型,对应XML表达式中XML元素为add、sub、mul和div;所述数学函数用XML元素function表达,通过该元素名中的属性name识别数学函数类型;在基于XML编码的计算代价公式中存在一个根元素(root)equation,作为计算代价公式的容器,将所有的XML元素包含在该根元素中;(2)根据三种类型的计算代价公式的计算相应类型空间分析方法的计算代价值,基于XML编码的分布式环境中空间分析方法的计算代价公式有三种类型,第一种类型的计算代价公式为同时具有系数变量和特征变量的计算代价公式,不可以直接求值,在具体分布式系统环境下,通过计算代价评估系统采用数据集训练后求取计算代价公式的系数变量,从而转化为第二种类型的计算代价公式;第二种类型的计算代价公式是只具有参数变量的计算代价公式,它通过计算代价评估系统根据当前系统状态和数据输入信息评估第二种计算代价公式获取特征变量的值,然后才可以求值,从而转化为第三种类型的计算代价公式;第三种类型的计算代价公式是不包含任何变量的数学公式表达的计算代价公式,可以直接求值,通过第三种类型的计算代价公式即可最终获取相应的空间分析方法的计算代价值;计算代价评估系统包括训练数据集管理模块、空间分析方法训练模块和计算代价公式评估模块,其中:a.训练数据集管理模块负责管理各种训练数据,包括遥感影像数据和空间数据集,并通过数据预分析获取训练数据的特征信息,为空间分析方法的计算代价公式的快速训练提前进行数据准备;b.空间分析方法训练模块通过设置训练数据作为空间分析方法的处理对象,对部属在某个服务器中的空间分析方法发起调用请求,并通过网络日志系统获取训练用例的统计信息,训练模块通过收集空间分析方法的所用空间数据特征信息和实际训练运行结果统计信息,为代价公式评估提供信息准备;c.计算代价评估模块利用空间分析方法训练模块获取的空间数据特征信息和训练结果统计信息,结合第一种类型计算代价公式,建立关于计算代价公式中系统变量的线性方程组,并通过线性方程组的自动求解获取系数变量的值,从而将第一种类型计算代价公式转化为第二种类型计算代价公式;所述计算代价预测系统包括:输入数据分析模块、监测数据分析模块和空间分析计算代价预测模块,其中:a.输入数据分析模块对待处理输入数据进行分析获取输入数据特征变量值;b.监测数据分析模块通过访问外部存在的分布式系统监测系统获取当前空间分析服务器运行状态和网络运行状态,获取机器或是网络特征变量值;c.空间分析计算代价预测模块通过上述步骤获取的特征变量值,结合当前空间分析方法通过上述步骤3所获取的第二种类型计算代价公式,将其转化为第三种类型的计算代价表达公式,从而直接获得计算代价值;(3)将步骤(2)最终获取的空间分析的计算代价值应用于分布式空间分析方的管理中,可以评估当前空间分析服务在不同计算资源上的执行效率,从而为当前分析服务进行资源优化配置,提高执行效率;当应用于空间分析方法的并行化时,可以通过计算代价值来分析在不同计算资源上的执行效率,从而对并行化执行方案进行优化。
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