计算机与现代化

• 数据库与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

融合高维随机矩阵数据分析模型的 #br# 企业级业务系统间数据交互

  

  1. (贵州电网有限责任公司信息中心,贵州贵阳550002)
  • 收稿日期:2018-08-16 出版日期:2019-04-26 发布日期:2019-04-30
  • 作者简介:严彬元(1989-),男(苗族),贵州贵阳人,工程师,本科,研究方向:信息安全,信息安全防护体系,E-mail: huolinjun9@163.com; 魏力鹏(1990-),男,重庆人,工程师,本科,研究方向:信息安全攻防技术,信息安全防护体系。
  • 基金资助:
     南方电网有限责任公司科技项目(066700KK52170035)

Data Interaction Between Enterprise Level Business Systems Integrating  #br# High Dimensional Random Matrix Data Analysis Model

  1. (Information Center, Guizhou Power Grid Corporation, Guiyang 550002, China)
  • Received:2018-08-16 Online:2019-04-26 Published:2019-04-30

摘要: 通过分析企业级业务系统的发展现状,结合现阶段部分企业在系统建设方面缺乏规范化和标准化的数据共享机制,提出一种融合高维随机矩阵大数据分析模型(Large Data Analysis Model of High Dimensional Random Matrix, LDAMMHDRM)的企业级业务系统间数据交互方法。该方法利用高维随机矩阵解调隐藏信息求取隐藏频次序列,构造大数据分析模型,降低了企业级业务系统间数据交互应用所需运行存储量。通过仿真实验结果显示,本文方法能够有效提高企业级业务系统间数据交互应用能力,模型的容错性非常好。

关键词: 高维随机矩阵, 分析模型, 企业级业务系统, 数据交互应用

Abstract: Based on the analysis of the development status of enterprise-level business systems and the lack of normalized and standardized data sharing mechanism in system construction, an inter-system data interaction method for enterprise-level business system integrating large data analysis model and high-dimensional random matrix (LDAMMHDRM) is proposed. This method uses high-dimensional random matrix to demodulate hidden information to obtain hidden frequency sequence and constructs a large data analysis model to reduce the amount of running memory needed for data interaction between enterprise-level business systems. The simulation results show that this method can effectively improve the data interactive application ability between enterprise-level business systems. The fault tolerance of the model is very good.

Key words: high dimensional random matrix, analysis model, enterprise-level business system, data interaction application

中图分类号: