【摘 要】
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云计算光纤网络中大数据出现异常负载时容易导致网络中断,为了确保光纤网络的连通性,提出一种基于高阶统计量特征提取的云计算光纤网络中大数据异常负载检测模型。采用非线性
【机 构】
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太原科技大学教育信息技术中心; 黄河科技学院信息工程学院;
【基金项目】
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郑州市地方高校急(特)需专业建设项目(No.zzlg201608);河南省教育厅重点科研项目(No.15A510031)
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云计算光纤网络中大数据出现异常负载时容易导致网络中断,为了确保光纤网络的连通性,提出一种基于高阶统计量特征提取的云计算光纤网络中大数据异常负载检测模型。采用非线性时间序列分析方法进行云计算光纤网络中大数据异常负载信息流建模,对异常负载信息流采用高阶统计量分析方法进行特征重构;采用时频分析方法提取异常负载的统计特征量,结合极限学习方法进行异常负载检测的自适应修正,在滑动平均窗口中进行云计算光纤网络大数据异常负载的谱密度分析和特征检测;根据高阶统计量的异常谱分布实现大数据异常负载检测。仿真结果表明,采用所提方法进行云计算光纤网络中大数据异常负载检测的准确性较高,抗干扰能力较强,整体更具优势。
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