32、网格实时应用的安全动态调度算法

网格实时应用的安全动态调度算法

在实时系统中,数据包的调度和安全保障是至关重要的问题。传统的调度算法大多基于单节点机制,存在数据包丢弃率高、保证率低等问题。本文将介绍一种基于网格的安全动态调度算法(SDSA),该算法旨在提高数据包的交付率,同时最大化实时系统的安全需求。

1. 相关工作

在计算元素网络中,安全和调度方面通常是分开处理的。然而,安全开销是影响数据包及时交付的关键因素,特别是对于硬实时系统。因此,需要一种动态调度算法来优化数据包的安全性和服务质量(QoS)。以下是几种现有的调度算法及其特点:
- Min and Max算法 :S. Lu等人提出的用于无线网络实时数据包的公平调度算法。Min以最低安全要求为代价提供保证交付;而Max则以牺牲QoS为代价提供更高的安全性。
- Secured Packet Scheduling Strategy(SPSS) :Qin X等人提出的算法,主要关注数据包的安全性。当数据包到达率较低时,该算法会提高数据包的安全级别,但在数据包到达率较高时,无法动态调整安全级别,导致QoS较低和数据包丢弃率较高。
- Improved Security Aware Packet Scheduling(ISAPS) :Xiaomin Zhu等人提出的算法,可以动态增加或减少安全要求和调度,以维持较高的保证率。但数据包的安全级别是采用轮询方式调整的,并且在数据包到达率较高时主要关注安全要求。
- Improved Packet Scheduling Algorithm with Security Co

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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