云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征高效分類挖掘方法研究

王昌輝

摘 要： 云計算設備中的大數(shù)據(jù)分類挖掘是現(xiàn)實模式識別和智能控制的基礎，傳統(tǒng)方法中對云計算設備中的大數(shù)據(jù)挖掘采用拓撲結構網(wǎng)格分區(qū)挖掘算法，不能有效提取大數(shù)據(jù)的細節(jié)特征，分類的準確性不好。提出一種基于分數(shù)階Fourier變換特征匹配和K?L分類的云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征高效分類挖掘算法。進行云計算設備中大數(shù)據(jù)存儲機制體系分析，采用分數(shù)階Fourier變換進行云計算設備中大數(shù)據(jù)特征提取和大數(shù)據(jù)特征匹配，基于K?L變換，選擇最優(yōu)的路徑進行分類空間導引，構建了K?L大數(shù)據(jù)特征分類器，進行云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征分類挖掘。仿真結果表明，采用該算法進行云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征分類挖掘，特征分類挖掘的準確度較高，能量開銷較少，效率較高。

關鍵詞： 云計算； 大數(shù)據(jù)； 特征提取； 分類挖掘

中圖分類號： TN958?34； TP391.4 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）22?0055?04

隨著信息與計算科學的發(fā)展，現(xiàn)代數(shù)據(jù)信息處理進入了云計算時代，云計算設備是采用虛擬化的分布式計算和存儲系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)云計算調(diào)度和云計算存儲的設備。現(xiàn)實的云計算信息系統(tǒng)由多通道數(shù)據(jù)查詢網(wǎng)絡系統(tǒng)組成，通過云計算信息系統(tǒng)的設計，實現(xiàn)了云任務整合構件之間的信息共享與功能集成，真正實現(xiàn)一個完善并具開放意義的Web社群。在云計算設備中，數(shù)據(jù)處理采用的是交互信息網(wǎng)絡結構模式，數(shù)據(jù)包傳輸密集，由于內(nèi)部的和外部的用戶都可以訪問新的和現(xiàn)有的應用系統(tǒng)，因此需要一個交互信息構架下的交互信息通道實現(xiàn)高安全級進程向低安全級進程的轉換。在這個過程中，接收方直接或者間接地從客體中讀取消息，實現(xiàn)數(shù)據(jù)包發(fā)送和信息編碼，客戶端通過信息解碼實現(xiàn)信息接收[1]，需要對云計算設備中的大數(shù)據(jù)分類挖掘現(xiàn)實模式識別和智能控制，研究云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征提取和優(yōu)化分類挖掘算法具有重要意義[1]。

云計算設備不僅能提供基于數(shù)字化信息服務，而且還能使互聯(lián)網(wǎng)絡用戶從信息接受者轉變成為信息制造者和傳播者。實現(xiàn)云計算設備優(yōu)化數(shù)據(jù)管理的基礎是進行大數(shù)據(jù)的分類挖掘，傳統(tǒng)方法中，對云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征分類挖掘算法主要有大數(shù)據(jù)特征壓縮方法、云計算設備中的數(shù)據(jù)刪除算法、C/S客戶端控制算法和時頻特征提取算法等，其中，采用特征提取算法實現(xiàn)云計算設備中的大數(shù)據(jù)高效分類挖掘具有典型性，并取得了一定的研究成果[2]，其中，文獻[3]中提出一種基于類型匹配和決策樹分類的云計算設備大數(shù)據(jù)分類挖掘算法，算法采用決策樹方法設計分類器，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分類挖掘，但該算法在進行特征提取過程中出現(xiàn)冗余數(shù)據(jù)，導致挖掘性能不好；文獻[4]提出一種基于混沌概率分析優(yōu)化分類的云計算大數(shù)據(jù)特征挖掘算法，采用現(xiàn)代譜分析算法進行混沌特征提取，避免了數(shù)據(jù)分類過程中陷入局部最優(yōu)，提高了數(shù)據(jù)挖掘性能，但該算法的最小執(zhí)行開銷受到混沌分岔性的限制，收斂性不好。當前方法對云計算設備中的大數(shù)據(jù)挖掘采用拓撲結構網(wǎng)格分區(qū)挖掘算法，不能有效提取大數(shù)據(jù)的細節(jié)特征。

針對上述問題，為了克服傳統(tǒng)方法的弊端，本文提出基于分數(shù)階Fourier變換特征匹配和K?L分類的云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征高效分類挖掘算法[5?7]。首先進行了云計算設備中大數(shù)據(jù)存儲機制體系分析，采用分數(shù)階Fourier變換進行云計算設備中大數(shù)據(jù)特征提取和大數(shù)據(jù)特征匹配處理，根據(jù)大數(shù)據(jù)信息濾波預處理結果，采用K?L分類器進行云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征分類挖掘，仿真結果進行了性能驗證，展示了本文算法在提高云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征匹配性能和數(shù)據(jù)分類挖掘性能方面的優(yōu)越性，展示了較好的應用價值。

4 結 語

云計算設備是采用虛擬化的分布式計算和存儲系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)云計算調(diào)度和云計算存儲的設備。需要對云計算設備中的大數(shù)據(jù)分類挖掘現(xiàn)實模式識別和智能控制，本文提出基于分數(shù)階Fourier變換特征匹配和K?L分類的云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征高效分類挖掘算法。首先進行了云計算設備中大數(shù)據(jù)存儲機制體系分析，采用分數(shù)階Fourier變換進行云計算設備中大數(shù)據(jù)特征提取和大數(shù)據(jù)特征匹配，采用K?L分類器進行云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征分類挖掘，仿真結果進行了性能驗證，研究結果表明，采用本文算法進行云計算設備中的大數(shù)據(jù)特征分類挖掘，準確度較高，能量開銷較少，效率較高，實現(xiàn)高效分類挖掘。

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