基于ARMv8架构的线性代数式检索结果并行集成模式

吴丽娇

(福建船政交通职业学院 通识教育学院，福建 福州 350000)

随着大数据信息处理技术的发展，采用云计算和多源信息融合识别的方法建立线性代数式检索结果并行集成模型，根据软件服务(SaaS)和平台服务(PaaS)面向对象性要求，实现对大数据信息资源的优化调度和参数识别，提高线性代数式检索能力，相关的线性代数式检索结果并行集成方法研究在大数据分析和信息处理等方面具有重要意义[1].

对线性代数式检索结果并行集成设计是建立在对大数据信息资源的优化特征参数识别基础上，通过计算资源和物理资源的多重参数识别，实现对线性代数式检索结果并行集成，传统方法中对线性代数式检索结果并行集成方法主要有线性代数式检索结果并行集成方法、基于并行计算的线性代数式检索结果集成方法以及相关性融合的集成方法等[2-4]，建立线性代数式检索结果并行集成的对象性分析模型，通过多维空间参数融合，实现对线性代数式检索结果并行集成，但传统方法进行线性代数式检索结果并行集成的计算开销较大，可靠性不好[5].

针对上述问题，本文提出基于ARMv8架构的线性代数式检索结果并行集成模式.首先构建线性代数式检索结果的大数据分析模型，采用语义图模型分析的方法进行线性代数式检索结果并行集成的特征提取和概念集融合处理，实现对线性代数式检索结果的输出访问控制，然后通过ARMv8架构实现对线性代数式检索结果并行集成处理，提高对线性代数式检索结果的访问和资源优化调度能力.最后进行仿真实验分析，展示了本文方法在提高线性代数式检索结果并行集成能力方面的优越性能.

1 线性代数式检索结果的大数据参数分析

1.1 线性代数式检索结果的大数据分布

为了实现基于ARMv8架构的线性代数式检索结果并行集成，首先构建线性代数式检索结果的大数据分析模型，采用线性子空间信息调度的方法，构建线性代数式检索结果的融合参数分布集[6]，采用语义图模型分析的方法进行线性代数式检索结果并行集成的特征提取和概念集融合处理，得到线性代数式检索结果的并行集成构架模型如图1所示.

图1 线性代数式检索结果的并行集成构架模型

根据图1所示的线性代数式检索结果并行集成构架模型，采用语义自相关特征检测，得到线性代数式检索的模糊贴近度参数分布集，设(sk，ak)是一个线性代数式检索结果分布资源的关联规则集，采用二元正文文本特征分解的方法[7]，得到线性代数式检索结果的相似度特征分布集sk为S，采用粗糙集匹配得到第k个语义特征匹配点，ak∈[-0.5,0.5)， 在ARM嵌入式构架软件下，得到线性代数式检索结果分布的决策度函数，描述为

f(e)=(sk+ak)+S，

(1)

采用模糊多属性决策，构建线性代数式检索结果分布的自相关特征分布集，当满足β∈[0,T]，通过多维特征空间重构，得到线性代数式检索输出的梯度分布向量为

(2)

其中，(sl,al)为线性代数式检索结果信息的语义融合的两个二元语义，采用云资源融合的方法[8]，得到线性代数式检索结果并行调度的规则函数描述为

(i)若k

(3)

其中，hi和hy为线性代数式检索结果并行集成节点的模糊贴近度矢量，根据上述分析，构建线性代数式检索结果的大数据分析模型，采用语义图模型分析和特征重组的方法，实现对线性代数式检索的融合参数识别[9].

1.2 线性代数式检索的输出特征分析

建立线性代数式检索结果并行集成的综合决策模型[10]，通过模糊聚类分析的方法，得到线性代数式检索的并行决策权重Ek∈E，(k=1,2,…,t)，最大梯度模下线性代数式检索结果的全局搜索结果Pi∈P(i=1,2,…,m)，关于各评价集的关联规则分布子集为Ij∈I(j=1,2,…,n)，则线性代数式检索结果的相对特征分布式融合计算式为

(4)

通过对线性代数式检索结果并行集成的综合相对贴近度计算.

定义1设(sn,an)是一组描述图书资源检索的语义特征关系强弱的二元特征函数，计算各备选的线性代数式检索结果并行集成方案下相应的权重向量为ω=(ω1,ω2,…,ωn)T，以近邻点为中心构建线性代数式检索结果的向量量化模型，得到量化的平均算子φ1定义为

φ1=‖sn+an‖+ω，

(5)

由此构建线性代数式检索结果并行参数迭代控制模型.

2 线性代数式检索结果并行集成优化

2.1 检索结果的并行概念空间融合

采样概念空间融合的方法，实现线性代数式检索结果并行参数融合处理，得到模糊量化特征参数为ωj，采用逻辑语义分析的方法参数为j(a)，得到线性代数式检索结果并行集成的统计特征量φ2定义为

φ2=ωj+j(a)+φ1.

(6)

根据上述定义，建立基于语义图模型的线性代数式检索结果并行集成方法，得到线性代数式检索结果可靠性评价的优先级评价矩阵R=(rij,aij)m×n和指标权重W=((ω1,β1),(ω2,β2),…,(ωn,βn)).构建相似度特征分解模型，采用并行特征挖掘的方法，得到网格式的分块融合聚类分析方法参数为km，构建线性代数式检索结果信息集和备选标签集，得出线性代数式检索的综合评价信息参数为d(f).通过模糊综合评价的方法[11]，分析线性代数式检索的信息关联分布矩阵和约束指标权重分别为

l(a)=R+W+km，

(7)

l(b)=R+[km+d(f)]，

(8)

根据上述步骤实现对线性代数式检索结果并行集成的聚类分析，在此基础上进行资源检索优化设计，得到线性代数式检索结果并行集成的优先级控制向量集为

(9)

其中，s(j)为线性代数式检索的融合调度模型，vt为概念空间融合的方法参数，实现线性代数式检索结果并行参数融合处理.

2.2 ARMv8架构体系融合

采用语义分布式分析的方法进行线性代数式检索结果并行集成分析，采用增量式的本体特征重构的方法[12]，得到线性代数式检索结果并行集成的自适应权重为ξ，线性代数式检索结果并行集成的检索节点的关联关系表示为

N(e)=zi(k)+|ξ+βu|，

(10)

其中βu为线性代数式检索结果并行集成的糊度函数，通过对线性代数式检索结果中的有用文本参数分析，采用属性聚类，在ARMv8架构体系下，得到相似度特征量为TLX、TLY，通过语本体结构重组，得到ARMv8架构的判决式为

(11)

结合ARMv8架构和信息融合模型，得到线性代数式检索输出的指向性聚类参数特征nj，其中线性代数式检索的输出可靠性参数为P(S)，由于把线性代数式检索结果分成3×3拓扑结构，结合模糊C均值聚类的方法，构建线性代数式检索结果并行集成的有限参数调度集

q=xi+M+i，

(12)

采样概念空间融合的方法，实现线性代数式检索结果并行参数融合处理，采用语义图模型分布式重组的方法，得到线性代数式检索的输出样本xi，i=1,2,…,n为隶属度属性矢量,分析对样本类别判定起关键作用的属性，得到到线性代数式检索的属性特征集

B(w)=SC*a+(q+i)，

(13)

其中，当Sr=0时，基于机器学习的插补方法，得到线性代数式检索结果特征量的相似度S取决于SC*a.模糊划分输出结果为

(14)

其中，n(GC)表示GC中线性代数式检索并行集成的属性特征量，mg(G1),mg(G2)表示G1、G2中的融合度函数.综上分析，实现基于ARMv8架构的线性代数式检索结果并行集成[13].

3 仿真实验与结果分析

为了验证本文方法在实现线性代数式检索并行集成中的应用性能，进行仿真实验分析，采用Matlab进行线性代数式检索并行集成仿真，给出训练集属性的样本数为500，训练阈值 β=0.36，特征聚类系数为0.26，语义本体特征分布的概念集系数为0.18，线性代数式检索的输出样本数为2100，根据上述参数设定，进行线性代数式检索并行集成实验，在不同的数据集和算法下，测试线性代数式检索并行集成的误差，得到对比结果如图2所示.

图2 线性代数式检索并行集成的均方根误差

分析图2得知，本文TIMF方法进行线性代数式检索并行集成的均方根误差较小，测试线性代数式检索并行集成的收敛性，得到对比结果如图3所示.

图3 收敛性曲线测试

分析图3可知本文方法进行线性代数式检索的集成性较好，提高了线性代数式检索的查准性，测试线性代数式检索的查全率，得到对比结果见表1，分析表1得知，本文方法进行线性代数式检索的查准率较高.

表1 线性代数式检索的查准确性对比

4 结语

采用云计算和多源信息融合识别的方法，建立线性代数式检索结果并行集成模型，本文提出基于ARMv8架构的线性代数式检索结果并行集成模式.

采用线性子空间信息调度的方法，构建线性代数式检索结果的融合参数分布集，建立线性代数式检索结果并行集成的综合决策模型，通过模糊聚类分析的方法，得到线性代数式检索的并行决策权重，构建线性代数式检索结果信息集和备选标签集，结合ARMv8架构和信息融合，实现基于ARMv8架构的线性代数式检索结果并行集成.研究结果表明，本文方法进行线性代数式检索结果并行集成的输出可靠性较高，查准率较好，收敛性较强.