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基于马尔可夫模型的SCADA历史数据的存储研究

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基于马尔可夫模型的SCADA历史数据的存储研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 选题背景及研究意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.2.1 国内研究现状第10页
    1.2.2 国外研究现状第10-11页
  1.3 论文的研究内容第11-12页
  1.4 论文的组织结构第12-15页
第2章 非关系型数据库技术和数据压缩算法第15-25页
  2.1 NoSQL第15-18页
    2.1.1 NoSQL的数据库介绍第15-16页
    2.1.2 面向文档存储MongoDB第16-17页
    2.1.3 与关系型数据库的差异第17-18页
  2.2 数据压缩第18-23页
    2.2.1 数据压缩相关技术第18-19页
    2.2.2 霍夫曼编码第19-21页
    2.2.3 LZ系列算法第21-22页
    2.2.4 死区限值压缩算法第22页
    2.2.5 矩形波串法第22页
    2.2.6 标量量化技术第22-23页
    2.2.7 矢量量化技术第23页
  2.3 本章小结第23-25页
第3章 数据压缩方法的研究与改进第25-35页
  3.1 数据压缩在SCADA系统中的应用第25-28页
    3.1.1 SCADA历史数据的数据压缩策略第25-27页
    3.1.2 SDT算法第27-28页
  3.2 改进的旋转门压缩算法第28-31页
    3.2.1 ASDT算法的基本原理第28-29页
    3.2.2 ASDT算法的压缩步骤第29-31页
  3.3 实验分析第31-33页
  3.4 本章小结第33-35页
第4章 高可用Mongo DB集群的搭建第35-45页
  4.1 MongoDB集群的搭建方式第35-37页
    4.1.1 复制集第35-36页
    4.1.2 sharding分片第36-37页
  4.2 复制集+sharding集群的搭建第37-42页
    4.2.1 复制集+sharding集群的总体架构第37-39页
    4.2.2 复制集+sharding集群的搭建第39-42页
  4.3 本章小结第42-45页
第5章 MongoDB数据负载均衡算法的研究与改进第45-61页
  5.1 数据负载均衡算法分析第45-49页
    5.1.1 MongoDB自动分片机制第45-46页
    5.1.2 数据负载均衡策略第46-49页
  5.2 马尔可夫过程第49-51页
    5.2.1 概述第49页
    5.2.2 一步转移概率与一步转移矩阵第49-50页
    5.2.3 稳态概率与正规转移概率矩阵第50页
    5.2.4 初始分布与绝对分布第50-51页
    5.2.5 n步转移概率与n步转移矩阵第51页
  5.3 基于马尔可夫链的负载均衡算法改进第51-60页
    5.3.1 引入马尔可夫链的可行性分析第51-52页
    5.3.2 改进的数据负载均衡算法第52-58页
    5.3.3 实验结果分析第58-60页
  5.4 本章小结第60-61页
结论第61-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第67-69页
致谢第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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