计算机产业集群潜的风险控制范文

摘要：

计算机产业集群中分布有大量的网络节点，由于产业集群链中节点的容错性能的差异性容易导致产业链出现风险，通过对计算机产业集群潜在风险优化控制，提高计算机产业集群网络的生存周期。传统方法采用分块聚类算法进行计算机产业集群潜在风险优化控制，随着风险指数随机增长，导致风险控制性能不好。提出一种基于集群网络容错机制提升和链路失效估计的计算机产业集群潜在风险优化控制模型。构建了计算机产业集群网络模型，然后对计算机产业集群网络中的潜在风险特征进行信息模型构建和数学分析，构建潜在风险评估目标函数，用集群网络容错机制提升和链路失效估计算法进行风险控制，进行计算机产业集群潜在风险控制改进。仿真结果表明，采用该模型通过潜在风险控制，能提高计算机产业集群网络的容错性能和生存周期方面的优越性能，实现了计算机产业集群潜在风险的转移控制，优化其转型升级路径。

关键词：

计算机产业集群；风险；优化控制

随着信息技术和计算机网络技术的发展，计算机产业集群网络成为未来工业与信息化发展的重要方向，在计算机产业集群系统中，大量的产业链数据信息在计算机网络系统和传输通道中进行信息交互和处理，计算机产业集群会产生大量的原始数据，且由于网络的密集部署，导致计算机产业集群的潜在风险较大，计算机产业集群中，通常以多跳和无线通信网络的形式进行产业链通信组网和传感器节点构成，由于节点之间的容错性能的差异性以及数据隐私泄露等问题，导致计算机产业集群存在安全风险，需要进行潜在风险的优化控制，通过对计算机产业集群潜在风险优化控制，提高计算机产业集群网络的生存周期。因此，研究计算机产业集群的潜在风险优化控制方法具有重要的意义[1]。

传统方法中，对计算机产业集群风险控制模型主要采用的如多父节点机制重组模型、ARMA统计分析模型、合作博弈模型、BP神经网络控制模型和传感器容错隐私保护模型等[2,3]，通过单线程处理方法进行计算机产业集群的潜在风险分析和数据聚类处理，然而传统的单台计算机单线程计算方法已经不能满足计算机产业集群链下的海量数据运算和处理的需求，在此背景下，以云计算为基础的计算机产业集群多线程分布式计算方法成为未来发展的一种趋势。其中，文献[4]提出一种基于定量递归特征分析的计算机产业集群潜在风险特征提取算法，把计算机产业集群潜在风险数据扩展为一组非线性时间序列数据，采用模式识别方法实现风险控制，但是该方法在模式识别中需要对风险先验知识进行预估，导致系统的适用性不好。文献[5]提出一种基于平稳随机过程调度的风险控制方法，根据以往各类风险的特征尺度进行风险评估指数匹配，实现风险控制和产业集群的隐私保护，但是该模型需要采用Linux的内核结构进行网络拓展，导致计算开销较大，收敛性不好。另外，文献[6]中采用分块聚类算法进行计算机产业集群潜在风险优化控制，随着风险指数随机增长，导致风险控制性能不好。针对上述问题，本文提出一种基于集群网络容错机制提升和链路失效估计的计算机产业集群潜在风险优化控制模型。首先构建了计算机产业集群网络模型，然后对计算机产业集群网络中的潜在风险特征进行信息模型构建和数学分析，构建潜在风险评估目标函数，以此为基础，采用集群网络容错机制提升和链路失效估计算法，进行风险控制，仿真实验进行了性能验证，展示了本文模型在进行计算机产业集群潜在风险控制，提高计算机产业集群网络的容错性能和生存周期方面的优越性能，得出有效性结论。

1计算机产业集群网络结构模型和潜在风险评估数学模型

1.1计算机产业集群网络结构模型为了进行计算机产业集群的潜在风险评估和控制，提高产业集群网络的容错性能，需要首先进行计算机产业集群网络模型构建，采用云计算技术对计算机产业集群网络中的风险数据进行大数据处理和调度，云计算作为一种高效的分布式计算方法，通过风险控制，使计算机产业集群中超大规模的数据在大量的分布式计算机中进行动态扩展和分布式信息处理，计算机产业集群是工业和商业发展的网络基础拓扑结构，在计算机产业集群下，工业生产过程得到优化集成和调度[7]，计算机产业集群下的生产结构模型如图1所示。通过冗余数据降维能够使虚拟化的产业集群存储资源与云平台有机结合，提高云计算的计算能力和云存储系统的动态扩展能力。在计算机产业集群网络系统中，数据存储和运算机制通过三层模型实现多源数据的信息交互和存储，计算机产业集群潜在风险控制管理的控制函数。

1.2计算机产业集群中的潜在风险信息模型构建和数学分析在上述进行了网络模型构建和特征分析的基础上，为了实现对计算机产业集群中的潜在风险的定量评估和控制，需要进行潜在风险信息模型构建和数学分析，假设在网络中潜在风险的信任度。上述风险控制函数可见，计算机产业集群中的潜在风险评估以信息、资源、时序等约束参量协调运作，进行风险控制。

2潜在风险优化控制模型改进实现

由于产业集群链中节点的容错性能的差异性容易导致产业链出现风险，通过对计算机产业集群潜在风险优化控制，提高计算机产业集群网络的生存周期。传统方法采用分块聚类算法进行计算机产业集群潜在风险优化控制，随着风险指数随机增长，导致风险控制性能不好。为了克服传统方法的弊端，本文提出一种基于集群网络容错机制提升和链路失效估计的计算机产业集群潜在风险优化控制模型。给出计算机产业集群链的骨干节点分布模型如图2所示。通过上述算法设计和模型构建，实现了对计算机产业集群的潜在风险优化控制模型设计。

3仿真实验与性能分析

为了测试本文设计的计算机产业集群的潜在风险优化控制模型在实现对计算机产业集群网络风险评估和控制中的性能，进行仿真实验。实验的硬件环境为IntelCore2Duo1.80GHz，1G内存，采样Matlab7构建Hadoop计算机产业集群网络结构模型，实验中，计算机产业集链路结构中节点数设置为1024个，按实际的产业量分布结果，计算机产业集群网络的骨干节点分布在在2000m×2000m的正方形区域中，产业链中的节点信息覆盖半径为10km，每个类别的计算机产业集群网络的风险评估基础分别为94875、13994和20033，潜在分享代价序列为基频为100Hz，采样频谱为10Hz的线性高斯时间序列，基于上述仿真环境和参数设定，进行计算机产业集群的潜在风险控制仿真，得到计算机产业集群控制模型仿真系统界面如图3所示。从图可见，采用本文方法进行计算机产业集群控制，能有效实现对各个潜在风险参量进行融合分析和特征提取，实现对潜在风险数据聚类处理，提高了风险评估和控制能力，最后以计算机产业集群链的容错性能和生存周期两个指标为对比，与传统方法进行性能对比分析，得到不同算法下计算机产业集群链的容错性能和生存周期这指标的仿真结果如图4所示。从图可见，采用本文算法进行潜在风险控制后，能有效提高计算机产业集群链的容错性能，提高了产业集群链的生存周期，具有较好的性能。

4结论

计算机产业集群中分布有大量的网络节点，由于产业集群链中节点的容错性能的差异性容易导致产业链出现风险，通过对计算机产业集群潜在风险优化控制，提高计算机产业集群网络的生存周期。传统方法采用分块聚类算法进行计算机产业集群潜在风险优化控制，随着风险指数随机增长，导致风险控制性能不好。提出一种基于集群网络容错机制提升和链路失效估计的计算机产业集群潜在风险优化控制模型。首先构建了计算机产业集群网络模型，然后对计算机产业集群网络中的潜在风险特征进行信息模型构建和数学分析，构建潜在风险评估目标函数，以此为基础，采用集群网络容错机制提升和链路失效估计算法，进行风险控制，仿真实验进行了性能验证，展示了本文模型在进行计算机产业集群潜在风险控制，提高计算机产业集群网络的容错性能和生存周期方面的优越性能。

参考文献：

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作者：李冰 潘晓萌 单位：河南职业技术学院 信息工程系