基于路由證據的勞務派遣系統數據函數截獲控制研究

羅小琴

（泉州信息工程學院，福建 泉州 362000）

隨著智能數據信息處理技術的發展，采用大數據信息處理技術，進行勞務派遣系統數據的優化處理和智能調度設計，構建勞務派遣系統數據函數分布模型，在大數據信息融合機制下，進行勞務派遣系統數據函數的截獲控制，提高勞務派遣智能控制系統的智能性，相關的勞務派遣系統數據函數截獲控制系統研究受到人們的極大關注.對勞務派遣系統數據函數的截獲控制研究是建立在大數據信息處理技術基礎上，采用海量數據信息融合模型，進行勞務派遣系統數據函數的最優化解集向量分析，提高勞務派遣系統數據函數截獲控制能力［1］.本文提出基于路由證據的勞務派遣系統數據函數截獲控制方法，在路由證據鏈下進行勞務派遣系統數據函數的截獲控制，得到勞務派遣系統數據函數的穩定性平衡點，在平衡點中心進行函數截獲的最優化控制.最后進行仿真實驗分析，展示了所提方法在提高勞務派遣系統數據函數截獲控制能力方面的優越性能.

1 勞務派遣系統數據函數構建和特征分析

1.1 勞務派遣系統數據函數構建

為了實現勞務派遣系統數據函數截獲控制優化，需要首先構建勞務派遣系統數據函數模型，結合模糊相關性檢測方法，進行勞務派遣系統數據函數的最優解向量特征分析，建立勞務派遣系統數據函數的相關性控制的約束參量模型［2］，采用非凸松弛解的穩定性分析方法，進行勞務派遣系統數據函數構建的二自由度控制，勞務派遣系統數據函數的全局基函數的指標集為：

假設勞務派遣系統數據函數分布結構的差值特征分布n∈[n1，n2]，采用前向變結構控制方法進行勞務派遣系統數據函數輸出向量量化特征分析［3］，構建模糊跟蹤融合的統計特征量為勞務派遣系統數據結構負域和邊界域值的定義為：

根據圖1所示的勞務派遣系統數據函數的結構化分割模型進行差異化特征調度，建立勞務派遣系統數據函數的相關性檢測統計特征量［4］，優化的系統函數為：綜上分析，采用雙線性化常微分方程構建勞務派遣系統數據函數，結合模糊相關性約束方法進行勞務派遣系統數據函數的最優特征函數解集分析，進行系統數據函數的截獲控制和模糊調度［5］.

1.2 勞務派遣系統數據函數的分布特征

勞務派遣系統數據函數的數據結構中，采用一組結構化特征樣本點s'表示系統函數的證據特征集，根據勞務派遣系統數據函數的證據鏈s'的最近鄰點進行模糊聚類分析，建立勞務派遣系統數據函數的最優模糊調度模型，在勞務派遣系統數據函數的解空間結構中，得到近鄰點s∈E滿足N(E，s'，s).對勞務派遣系統數據函數的路由證據鏈結構，近鄰點的特征優化集為：

結合上式，結合相關性模糊檢測和智能調度方法，構建勞務派遣系統數據函數數據鏈路集U在論域C下的空間區域分布集為：E=U/RC={Ei|i= 1，2，…，n}，采用微分方程數值分析進行函數和特征聚類和融合調度，在最大屬性聚類個數的約束下［6］，得到d∈U/RD，勞務派遣系統數據函數的路由證據正域

其中，勞務派遣系統數據函數的有向鏈路集的區域信息素為：

利用超線性收斂性控制方法，進行勞務派遣系統數據函數的分布特征分析和融合調度［7］，建立勞務派遣系統數據函數的復合包絡結構模型為：

其中，b(τ，φ)是隨機泛函橢圓正弦函數，f~(t)為分勞務派遣系統數據函數的復包絡，τ為勞務派遣系統數據函數的插值特征時延，勞務派遣系統數據函數的分布式特征分布模型為：

上式中，N(z)是勞務派遣系統數據函數的空間聚類項，以K分布概率分度函數為基函數，得到在z=e±jω0處的最優路由證據分布模型.

2 勞務派遣系統數據函數的截獲控制優化

2.1 勞務派遣系統的路由證據分析

在上述采用雙線性化常微分方程構建勞務派遣系統數據函數，結合模糊相關性約束方法進行勞務派遣系統數據函數的最優特征函數解集分析的基礎上，進行勞務派遣系統數據函數截獲控制分析［8］，本文提出基于路由證據的勞務派遣系統數據函數截獲控制方法，采用雙線性化常微分方程構建勞務派遣系統數據函數，結合模糊相關性約束方法進行勞務派遣系統數據函數的最優特征函數解集分析，令Aj(L)作為勞務派遣系統數據的聚類中心，其中j= 1，2，...，k，可得勞務派遣系統數據的交叉分布狀態特征量為：

式中，xi∈Rn，表示隨機泛函微分方程的超線性特征分布矢量，ui∈Rm，表示勞務派遣系統數據函數的證據鏈的二自由度特征值，在多維相空間重構下，得到路由證據的迭代式表示為：

上式中，θ1(k)表示勞務派遣系統數據函數的線性插值特征量，θ1(k+ 1)表示二次插值迭代特征量，采用模糊聚類方法進行勞務派遣系統的數據聚類分析和融合處理［9］，得到聚類分析模型：

其中，在分布式的勞務派遣系統的數據分布模型中，得到勞務派遣系統數據函數的空間相位分布特征為θ1，勞務派遣系統數據函數的帶寬參數為θ2，當時，在關聯規則約束下，得到勞務派遣系統數

據函數的統計特征量為f，其中nm和dm分別是f的分子和分母.由B?cklund變換過程得到勞務派遣系統數據函數的路由證據鏈為：D(c) ≡cdmodn≡(me)dmodn≡medmodn，又因勞務派遣系統數據函數的空間分布行列式為de≡1modφ(n)，所以de≡1+kφ(n)，在奇異值分解條件下，勞務派遣系統數據函數的自相關項為D(c) ≡m1+φ(n)modn.通過Jacobi橢圓函數分析，進行勞務派遣系統數據函數的關聯維分析，由ed≡1modφ(n)可得edp≡1mod(p- 1)，那么勞務派遣系統數據函數的模糊聚類中心滿足edp=k(p-1) + 1，其中k為正整數.在Lognormal分布約束下，以pqrsdp為二乘擬合項，得到：

首先根據雙線性化常微分方程的非凸松弛解條件下的微分方程代數方程組：

在路由證據鏈下進行勞務派遣系統數據函數的截獲控制，得到穩定性平衡點：

綜上分析，實現勞務派遣系統數據函數的路由證據分析.

2.2 勞務派遣系統數據函數截獲控制

在路由證據鏈下進行勞務派遣系統數據函數的截獲控制［10］，得到勞務派遣系統數據函數的穩定性平衡點，存在集合Ss不為空，由路由證據鏈的酉矩陣分布AA-1= 1，可構造如下勞務派遣系統數據函數的擴展方程：

根據上述分析，得到模糊聚類特征量Q為正定的，在平衡點中心進行函數截獲的最優化控制，得到最優化控制項為：

上式中σ= 0.707.其中勞務派遣系統數據函數截獲控制的路由證據鏈為：

綜上分析，實現勞務派遣系統數據函數截獲控制，得到優化計算模型如圖2所示.

3 仿真實驗分析

為了測試本文方法在實現勞務派遣系統數據函數截獲控制優化中的應用性能，進行試驗分析，試驗采用MATLAB進行仿真設計，結合嵌入式的勞務派遣自動化控制模型，進行勞務派遣系統數據函數模型構建，設計對勞務派遣系統數據采樣的頻率分布為1200KHz，數據規模集為2000，量化特征分布集為1200，分布式數據結構插值維數為4，根據上書房仿真環境和參數設定，進行勞務派遣系統數據函數截獲控制，得到數據截獲結果如圖3所示.

根據圖3 的數據截獲結果，組成勞務派遣系統數據函數的路由證據鏈，建立勞務派遣系統數據函數截獲特征量的統計分析模型，采用模糊聚類方法進行勞務派遣系統的數據聚類分析和融合處理，得到勞務派遣系統數據函數的路由證據鏈分布如圖4所示.

分析圖4得知，采用本文模型能有效實現勞務派遣系統數據函數截獲控制，證據鏈分布的層次聚類性較好，測試不同方法進行勞務派遣系統數據函數截獲控制的穩定性，得到測試結果見表1，分析得知，本文方法進行勞務派遣系統數據函數截獲控制的精度較高，穩定性較好.

表1 勞務派遣系統數據函數截獲控制精度分析Tab.1 Accuracy analysis of data function interception control in labor dispatch system

4 結語

在大數據信息融合機制下，進行勞務派遣系統數據函數的截獲控制，提高勞務派遣智能控制系統的智能性，本文提出基于路由證據的勞務派遣系統數據函數截獲控制方法，進行勞務派遣系統數據函數的最優解向量特征分析，建立勞務派遣系統數據函數的相關性控制的約束參量模型，在分布式的勞務派遣系統的數據分布模型中，得到勞務派遣系統數據函數的穩定性平衡點，采用模糊聚類方法進行勞務派遣系統的數據聚類分析和融合處理，實現勞務派遣系統數據函數截獲控制優化，提高控制的智能性和穩定性.研究得知，本文方法進行勞務派遣系統數據函數截獲控制的模糊聚類性較好，提高了勞務派遣系統數據函數截獲和智能控制能力