基于边缘逆理论的辨识系统并行查询扩展算法

摘要：

多源数据辨识系统广泛应用在机载数据辨识控制、大型机械设备故障诊断和云存储系统数据库集成等领域。对多源数据的辨识系统并行查询和数据调度中，因数据的静态非线性测量过程影响了查询效益，需要对辨识系统并行查询链路进行扩展。提出一种基于振幅调节Fourier变换边缘逆理论的辨识系统并行查询扩展算法。进行多源数据辨识系统基本构造和模型设计，提取查询特征信息，采用RBF神经网络系统进行多源数据输入自适应学习，构建神经网络辨识系统的边缘逆向量，采用边缘逆理论进行振幅调节Fourier变换实现多源查询数据的状态重组，实现查询链路扩展设计改进。仿真结果表明，该算法提高了辨识系统的查询通道的链路相位，多源数据调度的时间成本及空间成本大幅降低，加速比提高，算法将在系统状态识别、机械故障智能诊断等领域具有较高的应用价值。

关键词：辨识系统、数据库、查询、边缘

分类号：TH701(仪器、仪表)

在线出版日期：2015-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：76-78