基于路由证据的劳务派遣系统数据函数截获控制研究

罗小琴

（泉州信息工程学院，福建 泉州 362000）

随着智能数据信息处理技术的发展，采用大数据信息处理技术，进行劳务派遣系统数据的优化处理和智能调度设计，构建劳务派遣系统数据函数分布模型，在大数据信息融合机制下，进行劳务派遣系统数据函数的截获控制，提高劳务派遣智能控制系统的智能性，相关的劳务派遣系统数据函数截获控制系统研究受到人们的极大关注.对劳务派遣系统数据函数的截获控制研究是建立在大数据信息处理技术基础上，采用海量数据信息融合模型，进行劳务派遣系统数据函数的最优化解集向量分析，提高劳务派遣系统数据函数截获控制能力［1］.本文提出基于路由证据的劳务派遣系统数据函数截获控制方法，在路由证据链下进行劳务派遣系统数据函数的截获控制，得到劳务派遣系统数据函数的稳定性平衡点，在平衡点中心进行函数截获的最优化控制.最后进行仿真实验分析，展示了所提方法在提高劳务派遣系统数据函数截获控制能力方面的优越性能.

1 劳务派遣系统数据函数构建和特征分析

1.1 劳务派遣系统数据函数构建

为了实现劳务派遣系统数据函数截获控制优化，需要首先构建劳务派遣系统数据函数模型，结合模糊相关性检测方法，进行劳务派遣系统数据函数的最优解向量特征分析，建立劳务派遣系统数据函数的相关性控制的约束参量模型［2］，采用非凸松弛解的稳定性分析方法，进行劳务派遣系统数据函数构建的二自由度控制，劳务派遣系统数据函数的全局基函数的指标集为：

假设劳务派遣系统数据函数分布结构的差值特征分布n∈[n1，n2]，采用前向变结构控制方法进行劳务派遣系统数据函数输出向量量化特征分析［3］，构建模糊跟踪融合的统计特征量为劳务派遣系统数据结构负域和边界域值的定义为：

根据图1所示的劳务派遣系统数据函数的结构化分割模型进行差异化特征调度，建立劳务派遣系统数据函数的相关性检测统计特征量［4］，优化的系统函数为：综上分析，采用双线性化常微分方程构建劳务派遣系统数据函数，结合模糊相关性约束方法进行劳务派遣系统数据函数的最优特征函数解集分析，进行系统数据函数的截获控制和模糊调度［5］.

1.2 劳务派遣系统数据函数的分布特征

劳务派遣系统数据函数的数据结构中，采用一组结构化特征样本点s'表示系统函数的证据特征集，根据劳务派遣系统数据函数的证据链s'的最近邻点进行模糊聚类分析，建立劳务派遣系统数据函数的最优模糊调度模型，在劳务派遣系统数据函数的解空间结构中，得到近邻点s∈E满足N(E，s'，s).对劳务派遣系统数据函数的路由证据链结构，近邻点的特征优化集为：

结合上式，结合相关性模糊检测和智能调度方法，构建劳务派遣系统数据函数数据链路集U在论域C下的空间区域分布集为：E=U/RC={Ei|i= 1，2，…，n}，采用微分方程数值分析进行函数和特征聚类和融合调度，在最大属性聚类个数的约束下［6］，得到d∈U/RD，劳务派遣系统数据函数的路由证据正域

其中，劳务派遣系统数据函数的有向链路集的区域信息素为：

利用超线性收敛性控制方法，进行劳务派遣系统数据函数的分布特征分析和融合调度［7］，建立劳务派遣系统数据函数的复合包络结构模型为：

其中，b(τ，φ)是随机泛函椭圆正弦函数，f~(t)为分劳务派遣系统数据函数的复包络，τ为劳务派遣系统数据函数的插值特征时延，劳务派遣系统数据函数的分布式特征分布模型为：

上式中，N(z)是劳务派遣系统数据函数的空间聚类项，以K分布概率分度函数为基函数，得到在z=e±jω0处的最优路由证据分布模型.

2 劳务派遣系统数据函数的截获控制优化

2.1 劳务派遣系统的路由证据分析

在上述采用双线性化常微分方程构建劳务派遣系统数据函数，结合模糊相关性约束方法进行劳务派遣系统数据函数的最优特征函数解集分析的基础上，进行劳务派遣系统数据函数截获控制分析［8］，本文提出基于路由证据的劳务派遣系统数据函数截获控制方法，采用双线性化常微分方程构建劳务派遣系统数据函数，结合模糊相关性约束方法进行劳务派遣系统数据函数的最优特征函数解集分析，令Aj(L)作为劳务派遣系统数据的聚类中心，其中j= 1，2，...，k，可得劳务派遣系统数据的交叉分布状态特征量为：

式中，xi∈Rn，表示随机泛函微分方程的超线性特征分布矢量，ui∈Rm，表示劳务派遣系统数据函数的证据链的二自由度特征值，在多维相空间重构下，得到路由证据的迭代式表示为：

上式中，θ1(k)表示劳务派遣系统数据函数的线性插值特征量，θ1(k+ 1)表示二次插值迭代特征量，采用模糊聚类方法进行劳务派遣系统的数据聚类分析和融合处理［9］，得到聚类分析模型：

其中，在分布式的劳务派遣系统的数据分布模型中，得到劳务派遣系统数据函数的空间相位分布特征为θ1，劳务派遣系统数据函数的带宽参数为θ2，当时，在关联规则约束下，得到劳务派遣系统数

据函数的统计特征量为f，其中nm和dm分别是f的分子和分母.由Bäcklund变换过程得到劳务派遣系统数据函数的路由证据链为：D(c) ≡cdmodn≡(me)dmodn≡medmodn，又因劳务派遣系统数据函数的空间分布行列式为de≡1modφ(n)，所以de≡1+kφ(n)，在奇异值分解条件下，劳务派遣系统数据函数的自相关项为D(c) ≡m1+φ(n)modn.通过Jacobi椭圆函数分析，进行劳务派遣系统数据函数的关联维分析，由ed≡1modφ(n)可得edp≡1mod(p- 1)，那么劳务派遣系统数据函数的模糊聚类中心满足edp=k(p-1) + 1，其中k为正整数.在Lognormal分布约束下，以pqrsdp为二乘拟合项，得到：

首先根据双线性化常微分方程的非凸松弛解条件下的微分方程代数方程组：

在路由证据链下进行劳务派遣系统数据函数的截获控制，得到稳定性平衡点：

综上分析，实现劳务派遣系统数据函数的路由证据分析.

2.2 劳务派遣系统数据函数截获控制

在路由证据链下进行劳务派遣系统数据函数的截获控制［10］，得到劳务派遣系统数据函数的稳定性平衡点，存在集合Ss不为空，由路由证据链的酉矩阵分布AA-1= 1，可构造如下劳务派遣系统数据函数的扩展方程：

根据上述分析，得到模糊聚类特征量Q为正定的，在平衡点中心进行函数截获的最优化控制，得到最优化控制项为：

上式中σ= 0.707.其中劳务派遣系统数据函数截获控制的路由证据链为：

综上分析，实现劳务派遣系统数据函数截获控制，得到优化计算模型如图2所示.

3 仿真实验分析

为了测试本文方法在实现劳务派遣系统数据函数截获控制优化中的应用性能，进行试验分析，试验采用MATLAB进行仿真设计，结合嵌入式的劳务派遣自动化控制模型，进行劳务派遣系统数据函数模型构建，设计对劳务派遣系统数据采样的频率分布为1200KHz，数据规模集为2000，量化特征分布集为1200，分布式数据结构插值维数为4，根据上书房仿真环境和参数设定，进行劳务派遣系统数据函数截获控制，得到数据截获结果如图3所示.

根据图3 的数据截获结果，组成劳务派遣系统数据函数的路由证据链，建立劳务派遣系统数据函数截获特征量的统计分析模型，采用模糊聚类方法进行劳务派遣系统的数据聚类分析和融合处理，得到劳务派遣系统数据函数的路由证据链分布如图4所示.

分析图4得知，采用本文模型能有效实现劳务派遣系统数据函数截获控制，证据链分布的层次聚类性较好，测试不同方法进行劳务派遣系统数据函数截获控制的稳定性，得到测试结果见表1，分析得知，本文方法进行劳务派遣系统数据函数截获控制的精度较高，稳定性较好.

表1 劳务派遣系统数据函数截获控制精度分析Tab.1 Accuracy analysis of data function interception control in labor dispatch system

4 结语

在大数据信息融合机制下，进行劳务派遣系统数据函数的截获控制，提高劳务派遣智能控制系统的智能性，本文提出基于路由证据的劳务派遣系统数据函数截获控制方法，进行劳务派遣系统数据函数的最优解向量特征分析，建立劳务派遣系统数据函数的相关性控制的约束参量模型，在分布式的劳务派遣系统的数据分布模型中，得到劳务派遣系统数据函数的稳定性平衡点，采用模糊聚类方法进行劳务派遣系统的数据聚类分析和融合处理，实现劳务派遣系统数据函数截获控制优化，提高控制的智能性和稳定性.研究得知，本文方法进行劳务派遣系统数据函数截获控制的模糊聚类性较好，提高了劳务派遣系统数据函数截获和智能控制能力