[发明专利]基于大数据的思想政治材料储存与查询管理系统及方法在审
申请号: | 201810819199.9 | 申请日: | 2018-07-24 |
公开(公告)号: | CN109189780A | 公开(公告)日: | 2019-01-11 |
发明(设计)人: | 傅建平;邹滔阳;李文龙 | 申请(专利权)人: | 湖南城市学院 |
主分类号: | G06F16/22 | 分类号: | G06F16/22;G06F16/242;G06F16/25;G06K9/34;G06Q50/20 |
代理公司: | 长沙新裕知识产权代理有限公司 43210 | 代理人: | 周跃仁 |
地址: | 413000 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | 本发明属于信息管理技术领域,公开了一种基于大数据的思想政治材料储存与查询管理系统及管理方法,基于大数据的思想政治材料储存与查询管理系统包括:登录模块、输入模块、扫描模块、中央控制模块、云服务模块、数据存储模块、检索模块、学习模块。本发明通过云服务模块可以集中大数据资源对采集的思想政治材料进行处理分析,并将处理后的的数据通过数据存储模块进行存储,大大提高数据处理速度,提高管理效率;同时通过检索模块定位到目标思想政治材料文件中摘要所处位置,并突出显示摘要中所述检索词,从而实现根据检索词准确定位到文中位置,从而能够更精确的检索到所需目标思想政治材料文件。 | ||
搜索关键词: | 思想政治 大数据 查询管理系统 材料储存 数据存储模块 材料文件 检索模块 检索词 云服务 信息管理技术 中央控制模块 登录模块 管理效率 扫描模块 输入模块 数据通过 所处位置 突出显示 学习模块 准确定位 数据处理 检索 存储 采集 分析 管理 | ||
【主权项】:
1.一种基于大数据的思想政治材料储存与查询管理方法,其特征在于,所述基于大数据的思想政治材料储存与查询管理方法包括:通过注册的账号进行登录思想政治材料储存与查询管理系统;并进行通过输入注册的账号信息;输入是的传输函数为:
其中,ω0为滤波器的中心频率,对于不同的ω0,k使k/ω0保持不变;在频率域构造滤波器,对应的极坐标表达方式为:![]()
G(r,θ)=G(r,r)·G(θ,θ);式中,Gr(r)为控制滤波器带宽的径向分量,Gθ(θ)为控制滤波器方向的角度分量;r表示径向坐标,θ表示角度坐标,f0为中心频率,θ0为滤波器方向,σf用于确定带宽;
σθ确定角度带宽,
扫描思想政治材料文字并采用种群算法采集数据源;建立多频带协作频谱感知优化模型;初始化参数;包括种群大小,控制参数'limit'和最大迭代次数Tmax;初始化迭代次数t=1,随机生成一个含有SN个解的初始种群,每个解xi(i=1,2,...,SN)是一个D维矢量,xi=[ωi,γi],D=(N+1)*K,其中w是控制中心给各用户统计信息所分配的权值因子,γ是判决门限,N是协作感知的用户数,K是子带数目;计算步每个解的适应度值,所述适应度函数定义为食物源的收益率;根据食物源的收益率记录当前最好的解Xbest,G;多频带协作频谱感知模型为:
s.t.cT(1‑Pd(W,γ))≤ε1‑Pd(W,γ)≤α1‑Pf(W,γ)≥β其中,W=[ω1,ω2,...,ωK]是权值因子,γ=[γ1,γ2,...γK]是判决门限,K表示子带数目,rT=[r1,r2,...,rK]是实现的吞吐率,cT=[c1,c2,...,cK]是代价系数,ε代表系统总的干扰,α=[α1,α2,...,αK]T表示每个子带的干扰限制,β=[β1,β2,...,βK]T是每个子带实现的最小机会频谱利用率,
是虚警概率,其中第k个子带的虚警概率表示为![]()
是检测概率,其中第k个子带的检测概率表示为
M是检测区间长度,是噪声功率,
Gk=[|Hk(1)|2,|Hk(2)|2,...|Hk(N)|2]T是主发送用户和次级接收用户间的信道增益,N表示协作用户的数目;食物源的收益率计算公式如下:根据式
得到每个食物源的收益率,其中fi是目标函数fi=rT(1‑Pf(ωi,γi));将采集的数据源发送到云服务模块集中大数据资源进行处理分析;云服务模块集中大数据资源处理分析中,云服务模块集成的总站与潜在合作云服务模块集成的子站n计算联盟前的用户效用xi(Sn,ΠN),(i∈Sn,Sn为此信道下的潜在联盟,i为潜在联盟内云服务模块集成的总站用户m∪云服务模块集成的子站用户l∈Ln,Ln为云服务模块集成的子站服务的云服务模块集成的子站用户数量,ΠN为联盟分区)和联盟总效用ν(Sn,ΠN);联盟前的联盟总效用ν(Sn,ΠΝ)计算式如下:
上式表示潜在合作联盟内所有用户的效用之和,|Sn|为联盟内用户数量,
表示对当前潜在合作联盟内的云服务模块集成的总站用户效用和云服务模块集成的子站用户效用求和;其中,联盟前的用户效用xi(Sn,ΠN)可分为云服务模块集成的总站用户效用xm(Sn,ΠN)和云服务模块集成的子站用户效用xl(Sn,ΠN),分别按下式计算:
式中,
和
分别为当前联盟分区下非合作情况的云服务模块集成的总站用户的可达信息速率和云服务模块集成的子站用户的可达信息速率,Sn为此信道下的潜在联盟,ΠN为当前联盟分区,
和
分别为非合作情况下云服务模块集成的总站用户的平均时延和云服务模块集成的子站用户的平均时延,δ∈(0,1)为传输容量‑时延权衡系数,即系统对传输时延的容忍度,其中,非合作情况下的云服务模块集成的总站用户可达信息速率
计算如下:
该式表示云服务模块集成的总站用户m受到相同子信道中云服务模块集成的子站干扰时的可达信息速率,其中,B表示该云服务模块集成的总站用户m所属子信道的带宽,log为10为底的对数运算,|H0,m|2表示云服务模块集成的总站(下标0表示云服务模块集成的总站)和云服务模块集成的总站用户m之间的信道增益,P0表示云服务模块集成的总站对于其用户m的发射功率,|Hn,m|2表示云服务模块集成的子站和云服务模块集成的总站用户m之间的信道增益,Pn表示云服务模块集成的子站n的发射功率,σ2为高斯白噪声(AWGN)均方值,|H0,m|2P0表示云服务模块集成的总站用户接收到的有用信号功率,
表示云服务模块集成的总站用户接收到的干扰信号和高斯白噪声之和,
表示云服务模块集成的总站用户接收到的相同子信道中的云服务模块集成的子站干扰信号之和,
表示云服务模块集成的总站用户m此时的信干噪比;将分析处理后的数据进行存储;输入检索关键字进行查询相关目标文件;为用户提供思想政治学习的目标文件的数据信息。
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