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基于Gibbs采样与概率分布的移动云数据存储算法
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2018-03-01
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为提高移动云数据存储远程服务器的计算和存储能力，提出一种改进的移动云数据存储算法。利用表决数据分配和表决数据处理框架，构建考虑节点失效概率的重采样期望传播时间计算模型，并建立整合能源效率和容错性的表决动态网络。采用概率分布估计对动态网络模型进行存储路径优化，应用Gibbs采样解决分布估计的样本数据高维耦合和无监督训练问题。实验结果表明，与贪心算法、随机放置算法和分布估计算法相比，该算法具有更高的能源效率和存储可靠性。
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