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對分布式網絡數據包優(yōu)先級傳輸模型進行優(yōu)化，可以提高分布式網絡中資源調度和信息傳輸性能．、傳統(tǒng)方法采用時頻耦合尺度分解算法，在大量的冗余數據干擾下，降低了數據的優(yōu)先級識別精度和傳輸性能。建立一種基于自適應加權量化特征分解和冗余數據濾除的分布式網絡數據包優(yōu)先級傳輸模型，，首先構建分布式網絡數據包優(yōu)先級傳輸的信道結構模型，采用級聯(lián)濾波算法對數據包中冗余數據進行濾波預處理，對數據庫中的信息傳輸流進行自適應加權量化特征分解后，通過特征提取實現優(yōu)先級的自適應識別，實現傳輸模型改進。仿真實驗結果表明，采用改進模型進行分布式網絡數據包優(yōu)先級傳輸，數據傳輸的吞吐性能較好，執(zhí)行時間較短，展示了較好的應用性能。
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