专利交易市场

本发明涉及数据处理技术领域，具体地说，涉及一种改进聚类算法的大数据管理方法及系统。包括如下步骤：S1、采集市场数据，将数据进行分类节点储存，并对采集的数据进行节点分类；本发明通过并行计算、负载均衡和增量更新，提高了聚类算法的效率和实时性，在分布式数据库中并行计算，加速了聚类过程，负载均衡能够根据数据的特征和分布情况动态调整节点的负载，确保计算能力的均衡利用，提高系统整体性能，增量更新通过仅重新计算受影响的聚类结果，避免了对全部数据的重复计算，提升了算法的效率和可扩展性，通过将聚类结果和评估结果以直观的图表和图形形式展示给用户，提高用户理解数据和做出决策。

本发明实施例提供了一种分布式数据库的数据分页查询方法、装置和系统，预先根据排序字段所属的排序类型，采用与排序类型对应的方法确定在当前页面显示的业务数据。根据确定的当前页面显示的业务数据生成查询语句或目标数据集，将生成的查询语句或目标数据集发送到数据库中间件。因而，在对数据进行分页时，数据库中间件仅根据查询语句或目标数据集即可返回前端所需数据，不需要消耗大量资源，且根据不同排序类型查询当前页面显示的业务数据的过程也大大降低了对资源的消耗，避免了因过多资源消耗导致的系统性能下降。

本发明属于计算机仿真技术领域，具体涉及一种自组网分布式仿真系统；该系统包括：分布式数据库和分布式部署的多个主机；每个主机上部署有控制单元、仿真节点、数据面通道和控制面通道；所有控制单元通过动态选举来选出主控制单元；控制面通道为控制单元的通信载体，数据面通道为所有仿真节点间的无线流量的通信载体，数据面和网络面通过overlay网络通道进行通信；仿真节点用于映射现实自组网节点，仿真节点上挂载有事件通信模块和无线处理模块，事件通信模块用于处理控制面通道传输的事件消息；无线处理模块用于处理数据面通道传输的无线数据；本发明扩展性强，可灵活部署不同网络模型应对各类实时真实流量、网络协议。

本发明实施例提供了一种用于分布式数据库系统的更新数据的方法及装置，所述方法包括：获取每台服务器中保存的数据表，并读取每个数据表中的每一行数据；针对所读取的每一行数据，判断自身保存的哈希表中是否存在该行数据对应的关键码；如果是，读取数据表中该行数据的第一版本号，判断第一版本号是否大于哈希表中保存的该行数据对应的第二版本号；如果是，将该行数据更新到哈希表中，并更新该行数据对应的版本信息；如果否，将该行数据写入哈希表中，并写入该行数据对应的关键码以及版本信息；将哈希表发送到主服务器，以使每台服务器根据主服务器接收的哈希表进行数据恢复。本发明实施例能够恢复分布式数据库系统中最新的数据。

本发明属于量子加密技术领域，公开了一种基于量子重加密的区块链数据共享方法及系统，包括区块链分布式应用服务器，用于接收用户的密文数据和量子哈希值，进行重加密，将重加密密文上传至分布式数据库，将量子哈希值上传至区块链；接收并处理用户的数据访问请求，向数据拥有者提供重加密密钥，向数据访问者提供密文和访问凭证；数据拥有者，提供数据，与网络中的其他用户共享自己的数据，加密数据并计算量子哈希值，计算并提供解密密钥；数据访问者，付费购买密文数据，使用解密密钥解密密文数据，验证数据完整性。本发明通过利用酉矩阵对量子态操作的恒等关系计算解密密钥，降低对重加密密钥安全性的要求，保护了共享数据的机密性。

本发明涉及计算机数据处理和存储技术领域，具体为一种MODBUS数据处理及存储系统，系统包括数据接收模块、数据解码模块、数据分析模块、异常检测模块、预测控制模块、数据存储模块、数据同步模块、用户界面模块。本发明中，自适应神经网络在数据解码中的应用提高数据处理准确性和适应性，深度学习和时间序列分析的结合使数据分析更加深入和全面，更好地预测和识别异常模式，预测控制模块的引入，提升对未来趋势的预测能力和优化决策的制定，从而为维护和资源分配提供强大支持，分布式数据库提高数据存储的安全性和稳定性，而数据同步模块确保云端和边缘设备之间的数据一致性和及时更新，增强系统的灵活性和扩展性。