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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,
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。
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