云计算中的集群资源模糊聚类划分模型
云计算体系结构
云计算体系构造云计算根本原理云计算是对分布式处理〔Distributed Computing〕、并行处理〔Parallel Computing〕和网格计算〔Grid Computing〕及分布式数据库改良处理，其前身是利用并行计算解决大型问题网格计算和将计算资源作为可计量效劳提供公用计算，在互联网宽带技术和虚拟化技术高速开展后萌生出云计算。
许多云计算公司和研究人员对云计算采用各种方式进展描述和定义，基于云计算开展和我们对云计算理解，概括性给出云计算根本原理为：利用非本地或远程效劳器〔集群〕分布式计算机为互联网用户提供效劳〔计算、存储、软硬件等效劳〕。
这使得用户可以将资源切换到需要应用上，根据需求访问计算机和存储系统。
云计算可以把普通效劳器或者PC连接起来以获得超级计算机计算机计算和存储等功能，但是本钱更低。
云计算真正实现了按需计算，从而有效地提高了对软硬件资源利用效率。
云计算出现使高性并行计算不再是科学家和专业人士专利，普通用户也能通过云计算享受高性能并行计算所带来便利，使人人都有时机使用并行机，从而大大提高了工作效率和计算资源利用率。
云计算模式中用户不需要了解效劳器在哪里，不用关心内部如何运作，通过高速互联网就可以透明地使用各种资源。
云计算体系构造云计算是全新基于互联网超级计算理念和模式，实现云计算需要多种技术结合，并且需要用软件实现将硬件资源进展虚拟化管理和调度，形成一个巨大虚拟化资源池，把存储于个人电脑、移动设备和其他设备上大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。
按照最群众化、最通俗理解云计算就是把计算资源都放到互联网上，互联网即是云计算时代云。
计算资源那么包括了计算机硬件资源〔如计算机设备、存储设备、效劳器集群、硬件效劳等〕和软件资源〔如应用软件、集成开发环境、软件效劳〕。
云计算体系构造云计算平台是一个强大“云〞网络，连接了大量并发网络计算和效劳，可利用虚拟化技术扩展每一个效劳器能力，将各自资源通过云计算平台结合起来，提供超级计算和存储能力。
云计算中的网络流量监控和分析方法
云计算中的网络流量监控和分析方法云计算无疑是当今IT领域的热门话题，通过将计算资源集中在云端进行统一管理和利用，云计算为企业和个人提供了更加灵活和高效的服务。
然而，在云计算环境下，网络流量监控和分析变得尤为重要，因为它可以帮助人们更好地了解和管理云计算平台中的数据流。
在云计算中，网络流量是实现信息共享和数据传输的重要通道之一。
因此，准确监控和分析网络流量是确保云计算平台稳定性和安全性的关键。
网络流量监控指的是对传输在网络上的数据进行实时和持续的监控，从而实现对云计算平台中数据交换过程的可视化和掌控。
而网络流量分析则是对网络流量数据进行深度挖掘和统计，以发现潜在的安全隐患、性能瓶颈以及使用行为等信息，为后续的决策提供依据。
为了实现网络流量监控，一种常见的方法是使用网络流量分析工具。
这些工具可以捕捉并分析网络流量数据包，从而可以获得传输过程中的各种指标，比如带宽利用率、流量峰值、网络延迟等。
通过对这些指标的监测和分析，可以及时发现并解决网络故障，提高网络的可靠性和可用性。
此外，网络流量监控工具还可以提供实时的流量数据报告和可视化界面，直观地展示网络流量的状态和趋势，方便管理员进行监控和管理。
然而，由于云计算平台的特殊性，传统的网络流量监控和分析方法在云计算环境中可能面临一些挑战。
首先，云计算平台通常具有分布式和虚拟化的特点，这使得网络流量的监控和分析变得更加复杂。
其次，云计算平台中的数据量通常很大，网络流量数据也随之庞大，传统的方法可能难以处理如此庞大的数据量。
因此，为了应对这些挑战，研究人员提出了一些新的网络流量监控和分析方法。
一种广泛应用的方法是基于机器学习的网络流量分析。
通过建立机器学习模型，可以对网络流量数据进行分类、聚类和预测。
这样一来，可以识别出潜在的网络攻击行为、异常行为和用户行为模式，并及时采取相应的安全措施。
同时，机器学习方法还可以通过对流量数据的建模和预测，优化网络性能和资源分配，提高云计算平台的效率和可用性。
基于MPI的云计算模型_郭本俊
—84—基于MPI 的云计算模型郭本俊，王 鹏，陈高云，黄 健(成都信息工程学院并行计算实验室，成都 610225)摘 要：根据消息传递接口(MPI)的特点，提出云计算在MPI 领域的应用方法，包括MPI 的云计算算法设计模型、云计算原理、核心计算模式、处理流程，并介绍云计算的分布式及并行化特性。
理论分析结果表明，该算法是有效可行的，优于传统并行技术，能够为算法分布化及并行化提供新思路。
关键词：云计算；消息传递接口；机群系统；Hadoop 架构Cloud Computing Model Based on MPIGUO Ben-jun, WANG Peng, CHEN Gao-yun, HUANG Jian(Parallel Computing Laboratory, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225)【Abstract 】According to the features of Message Passing Interface(MPI), the cloud computing application methods based on MPI, including the MPI cloud computing algorithm design model, cloud computing principles, the core model, and the process are proposed. The distributed characteristic and parallel characteristic are introduced. Theoretical analysis results show this algorithm is feasible, effective and superior to the traditional parallel technology, and it can provide the new method to distributed and parallelize the ordinary algorithms. 【Key words 】cloud computing; Message Passing Interface(MPI); machine cluster system; Hadoop frame计 算 机 工 程 Computer Engineering 第35卷 第24期Vol.35 No.24 2009年12月December 2009·软件技术与数据库· 文章编号：1000—3428(2009)24—0084—03文献标识码：A中图分类号：TP3111 概述随着信息化处理需求的增长，普通计算机的计算和存储在一定程度上制约着现代化办公，人们希望利用一台笔记本或一部手机，通过网络服务实现所有需要，甚至包括超级计算这样的任务。
基于模糊聚类的SAR图像分割算法研究
基于模糊聚类的SAR图像分割算法研究摘要：本文针对合成孔径雷达（SAR）图像分割问题，提出了一种新的基于模糊聚类的图像分割算法。
首先，通过对SAR图像进行预处理，提取出SAR图像的特征向量；其次，利用模糊聚类算法对特征向量进行聚类，得到不同的图像区域；最后，根据聚类结果，对原始SAR图像进行分割。
在仿真实验中，本算法在分割准确率和分割速度方面均比传统算法有较大的提升，具有良好的应用前景。
关键词：SAR图像；图像分割；模糊聚类；特征向量；分割准确率；分割速度1. 引言SAR图像具有极高的分辨率和时空特性，因此在军事、遥感等领域得到了广泛应用。
其中，SAR图像分割是SAR图像处理中的重要问题，其目的是将SAR图像划分为不同的区域，进而对图像进行进一步分析和处理。
传统的SAR图像分割算法主要基于阈值、边缘和区域生长等方法，但这些方法往往受到图像噪声、复杂背景和弱边缘等问题的影响，导致分割结果不够准确。
因此，提出一种高效、精确的SAR图像分割算法具有重要的理论与实际意义。
2. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法，其基本思想是将图像像素划分为不同的类别。
与传统的聚类算法不同，模糊聚类算法允许像素属于多个类别，从而能够更灵活地适应图像的复杂性。
本文采用了基于模糊C均值（FCM）算法的图像分割方法，其主要流程如下：1）初始化隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C；2）通过更新隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C，得到新的聚类结果；3）根据聚类结果计算目标函数值，若满足停止条件，则输出最终聚类结果；否则返回第二步。
3. 基于模糊聚类的SAR图像分割算法本文提出的基于模糊聚类的SAR图像分割算法主要包括以下步骤：1） SAR图像预处理。
在本算法中，采用小波变换对SAR图像进行去噪处理和图像增强，得到具有更好特征的SAR图像。
2）特征向量提取。
将预处理后的SAR图像划分为若干个大小相同的区域，然后提取每个区域的特征向量作为聚类的输入。
【计算机科学】_模糊逻辑_期刊发文热词逐年推荐_20140722
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
科研热词 模糊逻辑 描述逻辑 动态模糊逻辑 隶属度 逻辑运算 逻辑算子 自主学习 聚类分析 粗糙集 直觉模糊集合 直觉模糊集 直觉模糊蕴涵算子 直觉模糊三角模 特征矩阵 混沌优化 泛逻辑学 泛蕴涵运算模型 泛与运算模型 模糊集合 模糊集 模糊蕴含 模糊神经网络 模糊描述逻辑 模糊推理 模糊er模型 本体 智能投资 智体 推理模型 成熟度 子空间 基本严格模糊逻辑sbl 动态模糊关系 公理体系 免疫进化算法 信息系统 人工鱼 人工生命 严格三角范数 ub代数系统 owl fuzzy滤子 er模型 agent
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
科研热词 模糊逻辑 模糊控制 风险系数 遗传算法 逻辑一致性 软件测试 花指令 置信区间 经典集合 知识表示 直觉模糊集合 直觉模糊奇异集合 直觉模糊s-粗集 演化硬件 测试度量 泛逻辑 泛组合运算模型 模糊集合 模糊推理 模糊ahp方法 柔性逻辑控制 时态逻辑算子 指称语义 可编程模糊逻辑控制器 可拓集合 反汇编 区间速率连续petri网 动态模糊逻辑程序设计语言 动态模糊逻辑 动态描述逻辑 倒立摆 代码模糊变换 web资源质量评测 iso/iec 9126 fpn dss
基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法
基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法∗王宇钢【摘要】针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感,易陷入局部最优解的不足,将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合,提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法.该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度进行优化,同时引入环形拓扑结构邻域,提高粒子群聚类算法的全局搜索能力.对UCI中3个数据集进行仿真实验,结果表明提出的基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法相比FCM算法和基本粒子群聚类算法具有更好的聚类效率和准确性.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2018(037)008【总页数】5页(P36-39,44)【关键词】聚类;粒子群优化;模糊C均值聚类算法;粒子群聚类算法【作者】王宇钢【作者单位】辽宁工业大学机械工程与自动化学院,辽宁锦州121000【正文语种】中文【中图分类】TP3010 引言随着大数据、云计算等技术的迅猛发展，聚类分析已成为数据挖掘的主要研究手段之一。
为符合人类的认知，研究员将模糊集理论引入聚类分析中，提出了模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means Clustering Algorithm，FCM)。
经典FCM 算法由于是一种局部最优搜索算法，存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部最优解的缺陷，限制了算法的应用[1-2]。
因此，学者尝试通过各种智能算法对经典FCM 算法进行改进。
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)作为群体智能算法的代表，依靠个体之间的简单交互作用在群体内自组织搜索，具有很强的学习能力和适应性[3]。
一些学者利用PSO算法克服传统FCM算法的缺陷，将PSO算法与FCM算法融合已成为近年来的研究热点[4]。
文献[5]针对FCM算法用于高维数据样本聚类时效果较差的不足，提出一种基于粒子群的FCM聚类算法。
该算法在满足FCM算法对隶属度限制条件的前提下，根据样本与聚类中心间距离重新分布了隶属度，并通过比较样本与各聚类中心距离加速最优粒子收敛。
【计算机科学】_云计算_期刊发文热词逐年推荐_20140722
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 云计算 mapreduce soa 虚拟化 终端 普适计算 数据挖掘 数据划分 并行k-means 云服务集成 upnp skyline计算 saas paas hadoop平台 隐私 遗传演化 资源调度 资源虚拟化 资源管理 资源 负载均衡 设计与测试 计算机集群 虚拟机 自适应集群 自适应遗传算法 网络编码 网络安全 网格 经济模型 粗糙集 知识约简 物联网 测试 流失预测 求解服务 模糊聚类 模糊检索 校园云 服务等级协定 智能电网 智能云 智慧校园 数据局部性 数据中心 手持移动消息推送系统foxnews_mid 性能诊断 强提交读隔离 强快照隔离 应急信息推送 差别矩阵
推荐指数 26 6 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
研究生实践项目 相似驱动 电源管理 电子取证 电力信息系统 独立任务包 特征加权朴素贝叶斯 滑动窗口 测试基准 模型 核算 校园信息平台 查询处理 构件组装 构件 机场 服务质量 服务管理系统 服务等级协议 服务提供模式 服务 智能后勤 数据选择 数据迁移 数据类 数据流 数据标准 数据密集型应用 数据安全 数据分配 数据依赖 数字博物馆 教育信息化 效益评价 操作系统 报表 战略地图 情感分析 性能预测 性能测试 性能 影响最大化 开源软件 应用商店 并行查询 并行任务 并行k-means 平衡计分卡 带权重集合覆盖 工资 层次化分析方法 安全方案 安全功能 学习软件
【国家社会科学基金】_模糊聚类分析_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140804
推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
2011年 科研热词 聚类评价 联合决策 维度 海洋可持续发展 测度模型 模糊聚类分析 模糊聚类 客户忠诚度 大学生创业 地缘政治格局 北极航线 决策树 信息熵 人工鱼群算法 个体特征 kendall检验 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 高科技产业集群 集成创新 自适应系数 自适应模糊c均值聚类 自适应 符号数据分析 白化权函数 模糊聚类模型 模糊聚类 模糊c均值聚类 区间数据 区间型数据 创新能力指数
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3 4
科研热词 最近邻聚类算法 二分法 fcm聚类算法 aic准则
推荐指数 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
科研热词 聚类分析 风险预警 预警模型 银行风险 评价指标 粮食作物 竞争力 熵值法 灰色模糊聚类法 灰色关联 海洋科技综合实力 沿东陇海线产业带 模糊评价 模糊聚类分析 模糊聚类 发电企业 区域流通中心 判别分析 作用因素 主成分分析 kendall一致性检验
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
基于MPI的云计算模型
基于MPI的云计算模型
郭本俊;王鹏;陈高云;黄健
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(35)24
【摘要】根据消息传递接口(MPI)的特点,提出云计算在MPI领域的应用方法,包括MPI的云计算算法设计模型、云计算原理、核心计算模式、处理流程,并介绍云计算的分布式及并行化特性.理论分析结果表明,该算法是有效可行的,优于传统并行技术,能够为算法分布化及并行化提供新思路.
【总页数】3页(P84-86)
【作者】郭本俊;王鹏;陈高云;黄健
【作者单位】成都信息工程学院并行计算实验室,成都,610225;成都信息工程学院并行计算实验室,成都,610225;成都信息工程学院并行计算实验室,成都,610225;成都信息工程学院并行计算实验室,成都,610225
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于SOM和PSO的云计算异构资源聚类MPI并行算法 [J], 邢永峰
2.基于MPI并行的PF-LBM三维枝晶生长模型模拟计算 [J], 朱昶胜;金显;邓新;冯力
3.基于MPI的分布式水循环模型并行计算性能研究 [J], 向东;周祖昊;袁胜;秦泽宁;刘佳嘉;朱家松
4.基于MPI+MKL混合模型的反蛙人声呐并行信号处理研究 [J], 王慧文;许钢灿
5.基于多核集群的MPI+OpenMP混合并行编程模型研究 [J], 谷克宏;黄岷;何江银
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
云计算和大数据讲座ppt(详细)
集成能力
可与其他开源技术（如 Kubernetes）集成，提供 更丰富的功能。
选择合适平台进行大数据处理建议
评估业务需求
明确业务需求和数据规模，选 择能够满足性能和可扩展性要
求的云平台。
了解技术兼容性
确保所选平台支持现有的技术 栈和开发工具，减少迁移成本 和风险。
考虑成本效益
对比不同平台的定价模型和服 务等级协议（SLA），选择性价 比高的平台。
发展历程
云计算经历了从网格计算、效用 计算、自主计算到云计算的演变 过程，近年来得到了快速发展和 广泛应用。
云计算架构及核心技术
云计算架构
云计算架构包括基础设施层、平台层 和应用层三个层次，分别对应IaaS、 PaaS和SaaS三种服务模式。
核心技术
云计算核心技术包括虚拟化技术、分 布式计算技术、自动化管理技术等， 这些技术共同支撑了云计算的高效、 灵活和可扩展性。
大数据在零售行业的应用 包括市场趋势分析、消费 者行为分析、精准营销等 。例如，通过分析消费者 的购物历史、浏览行为等 数据，可以为消费者提供 更加个性化的商品推荐。
大数据在制造业的应用包 括生产流程优化、质量控 制、供应链管理等。例如 ，通过分析生产线上传感 器采集的数据，可以实时 监测生产过程中的异常情 况并及时处理。
人工智能与云计算和大数据的 结合将为企业提供更精准的市 场分析、用户画像和智能决策 支持。
企业级市场需求推动行业变革
随着企业数字化转型的加速，对云计算和大数据的需求将持续增长。
企业需要借助云计算和大数据技术来优化业务流程、提高运营效率、降 低运营成本等。
未来，云计算和大数据行业将不断推出更加符合企业级市场需求的产品 和服务，推动行业的变革和发展。