CN102141996A - 数据访问方法和配置管理数据库系统 - Google Patents

Abstract

公开了一种用于配置管理数据库的数据访问方法和配置管理数据库系统。所述方法包括下列步骤：接收数据访问请求；对于需要访问数据源以实时地获取的数据，从数据源实时地获取数据并存储获取的数据；如果不能够从数据源实时地获取数据，则获取先前存储的数据；以及提供获取的数据。根据上述方法，当数据源不可用时，仍然能够向用户提供数据。

Description

数据访问方法和配置管理数据库系统

技术领域

本发明涉及数据访问方法和配置管理数据库系统。

背景技术

正如在ITIL(IT Infrastructure Library，IT基础架构库)中所规定的，IT中的配置和管理集中于管理和维护有关IT架构的配置的信息。这个信息存储在配置管理数据库(CMDB，ConfigurationManagement Database)中。所述CMDB是围绕其集成IT过程的关键集成点。CMDB的目标是具有存储组织和服务内的所有IT资产配置的单个逻辑仓库，并提供关于配置和文件的准确信息以支持所有的其它服务管理过程。

现有的CMDB具有两种数据访问模式：数据整合(dataconsolidation)模式和数据联合(data federation)模式，针对不同类型的数据使用不同的模式。

数据整合模式按照预定的更新周期从数据源获取数据并存储在配置管理数据库中，当收到来自客户机的数据访问请求时，将存储的数据提供给客户机而并不访问数据源以实时地获取数据。因此，数据整合模式主要针对那些不太变化的数据，例如：机器序列号，配置信息。然而，数据整合模式的主要缺点是数据滞后。在整合过程的更新周期之间，数据源中数据的更改越频繁，CMDB中的数据就会变得越陈旧。因此，缺少数据实例的当前值或一致性，用户从CMDB中获得的数据可能与数据源中的当前数据不一致。

另一方面，数据联合模式提供了一种中间件，使得应用能够访问来自不同数据源的数据，就好像来自单个数据源，而不管数据的位置、格式和访问语言。与数据整合模式不同，数据联合模式并不物理地在CMDB中存储从数据源获取的数据，而是根据数据访问请求来实时地访问不同的数据源，然后将获取的数据提供给客户机。因此，数据联合模式大多用于实时数据，速度快，代价小。然而，数据联合模式的主要缺点是数据的可用性。即，如果数据源不可用，诸如数据源故障或关机或CMDB与数据源的连接中断，那么用户将不能够得到数据。

图1示出了现有技术中配置管理数据库的系统方框图。如图1所示，CMDB通过网络或其它连接方式与数据源A-Z以及客户机A-C相连。例如，CMDB从客户机A收到数据访问请求，根据数据访问请求所请求的数据的类型确定使用数据整合模式。则CMDB将存储在CMDB中的之前通过数据整合模式访问数据源A和C获取的数据提供给客户机A。然而，根据数据整合模式的更新周期，提供给客户机A的数据可能是几天或几周甚至是几个月之前的数据，而与数据源A和C中的当前数据并不一致。但是，用户并不能够判断数据是否可信，从而可能根据获取的数据而作出不适当的决策。

又例如，CMDB从客户机C收到数据访问请求，根据数据访问请求所请求的数据的类型确定使用数据联合模式，则CMDB实时地访问数据源B和Z，并将获取的数据提供给客户机。然而，可能由于连接中断而不能够从数据源B或Z获取数据。图2A和图2B示出了在这种情况下呈现给用户的数据集成视图的例子。其中，图2A是列表的形式，而图2B是直方图的形式。这个例子是关于从5个不同的计算机获取的当前资产值的资产报告。图2A显示各个计算机的全限定名、IP地址、机器类型和当前资产值。图2B中的横坐标表示当前资产值，而纵坐标表示各个计算机的全限定名。从图2A和图2B中可以看出，有3台计算机的当前值是“N/A或0”，这是由于计算机故障或计算机关机或与CMDB的连接中断等原因而无法从这些计算机实时地取到数据。因此，用户并不能够获取想要的数据。

发明内容

考虑到上述问题而提出了本发明。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于配置管理数据库的数据访问方法和配置管理数据库系统，当数据源不可用时，仍然能够向用户提供数据。

为此，根据本发明的用于配置管理数据库的数据访问方法包括下列步骤：接收数据访问请求；对于需要访问数据源以实时地获取的数据，从数据源实时地获取数据并存储获取的数据；如果不能够从数据源实时地获取数据，则获取先前存储的数据；以及提供获取的数据。

根据本发明的配置管理数据库系统包括：数据库，用于存储配置管理数据；以及访问控制装置，用于控制配置管理数据库系统的数据访问操作，其中，所述访问控制装置包括：用于接收数据访问请求的部件；用于对于需要访问数据源以实时地获取的数据，从数据源实时地获取数据并存储获取的数据的部件；用于如果不能够从数据源实时地获取数据，则获取先前存储的数据的部件；以及用于提供获取的数据的部件。

根据本发明的另一个方面，提供了一种用于配置管理数据库的数据访问方法和配置管理数据库系统，能够在向用户提供数据的同时还提供数据的可靠性。

为此，根据本发明的数据访问方法还包括步骤：计算获取的先前存储数据的置信度并在提供数据的同时提供所述置信度。

根据本发明的配置管理数据库系统的所述访问控制装置还包括：用于计算获取的先前存储数据的置信度并在提供数据的同时提供所述置信度的部件。

根据本发明的再一个方面，提供了一种用于配置管理数据库的数据访问方法和配置管理数据库系统，能够根据数据的可靠性来优化用于对存储的数据进行更新的更新过程的同步周期，以减少不必要的系统开销。

为此，根据本发明的数据访问方法还包括步骤：根据所述置信度来优化用于对存储的数据进行更新的更新过程的同步周期。

根据本发明的配置管理数据库系统的所述访问控制装置还包括：用于根据所述置信度来优化用于对存储的数据进行更新的更新过程的同步周期的部件。

本发明通过存储从数据源实时地获取的数据而对现有的数据联合模式作出了增强，从而当需要访问数据源以实时地获取数据而并不能够获取数据时，也能够提供数据。此外，通过在提供数据的同时还提供数据的置信度来帮助用户作决策，同时根据置信度来优化获取数据的周期以减少不必要的系统开销。

附图说明

图1示出了现有技术中配置管理数据库的系统方框图。

图2A和图2B示出了现有技术呈现给用户的数据集成视图的例子。

图3示出了根据本发明的一个方面，用于配置管理数据库的数据访问方法的流程图。

图4示出了示出了根据本发明的另一个方面，用于配置管理数据库的数据访问方法的流程图。

图5示出了根据本发明，用于计算置信度的方法的流程图。

图6示出了图5的方法中所用的各种参数的示意性表示，

图7A和图7B示出了根据本发明呈现给用户的数据集成视图的例子。

图8示出了根据本发明的配置管理数据库系统的系统方框图。

具体实施方式

图3示出了根据本发明的一个方面，用于配置管理数据库的数据访问方法的流程图。如图3所示，在步骤S1，接收数据访问请求。例如，所述数据访问请求可能请求各个计算机的资产当前值和各个计算机的机器序列号。在步骤S2，确定是否需要访问数据源以实时地获取数据。在这里，可以根据所述数据访问请求所请求的数据的类型，来确定是否需要访问数据源以实时地获取数据。例如，根据所请求的资产当前值，确定需要访问数据源以实时地获取各个计算机的资产当前值，而根据所请求的机器序列号，确定不需要访问数据源以实时地获取数据。或者，也可以在所述数据访问请求中指定是否需要访问数据源以实时地获取数据。

如果在步骤S2中确定需要访问数据源以实时地获取数据，则前进到步骤S3。在步骤S3中，从数据源实时地获取数据。接着，在步骤S4中确定是否能够从数据源实时地获取数据。如果在步骤S4中确定能够从数据源实时地获取数据，则在步骤S8中存储获取的数据。而且，在存储数据时还存储获取数据的时间。在这里是临时地存储获取的数据，可以根据数据量或配置管理数据库可以用来存储数据的剩余资源，由用户来指定存储多久的数据。如果数据量大，则存储的时间就不能太长，如果配置管理数据库可以用来存储数据的剩余资源不多，就不能够存储太多的数据。总之，要保证数据量在系统可以承受的范围内。这样，在用户指定的时间周期内，每次收到数据访问请求之后获取的数据都需要被存储。

另一方面，如果在步骤S2中确定不需要访问数据源以实时地获取数据，则前进到步骤S7。在步骤S7中，获取先前存储的数据，即，在现有技术中通过数据整合方法从数据源收集并存储在配置管理数据库中的数据，优选是最后一次获取的数据。而且，在存储数据时还存储获取数据的时间。

另一方面，如果在步骤S4中确定不能够从数据源实时地获取数据，则获取先前存储的数据，即之前在步骤S8中通过实时地访问数据源而存储的数据，优选是最后一次获取的数据。最后，在步骤S6，提供获取的数据。在这里，获取的数据可以是来自步骤S8的实时获取数据，也可以是来自步骤S5和步骤S7的先前存储的数据。

图3所示的用于配置管理数据库的数据访问方法通过存储当数据源可用时获取的数据，而在数据源不可用的情况下，仍然能够向用户提供之前存储的数据做决策参考，从而克服了现有的数据联合方法的缺陷。

图4示出了根据本发明的另一个方面，用于配置管理数据库的数据访问方法的流程图。图4中的步骤S1-S8与图3中的步骤S1-S8相同，在这里不再重复，而仅仅描述与图3相比增加的步骤S8和S9。

在步骤S8，计算从步骤S7和S5获取的先前存储的数据的置信度。这是由于考虑到来自步骤S7和S5的数据均是先前存储的数据而非实时获取的数据，所以在步骤S8，根据存储的数据的历史记录，来计算所述置信度。计算置信度的具体方法在下面的图5中示出。在步骤S9中，在提供数据的同时还提供所述置信度，从而在向用户提供获取的数据的同时还提供获取的数据的可靠性，以帮助用户做决策。

图5示出了根据本发明用于计算置信度的方法的流程图。图6示出了图5的方法中所用的各种参数的示意性表示，以帮助理解图5所述的方法。如图5所示，在步骤S1，计算标准方差 $\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(D_i-D_l)}^2},$ 在这里，N表示从最后一次获取的数据开始取预定N个数据，D_i是N个数据中第i个数据的数值，D_i是最后一次获取的数据的数值，其中，需要根据用户的需求和实际的环境，选取有代表性的N个历史数据作为计算的依据。

在步骤S2，根据用户对数据的敏感度，将所述标准方差调整为 $\mathrm{\σ}=C\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(D_i-D_l)}^2},$ 其中，C是范围0-5的常数。即，对于敏感性高的数据，可以将标准方差σ调整为较小的值，而对于敏感性低的数据，可以将标准方差σ调整为较大的值。在这里，步骤S2是一个可选的步骤，也可以不调整标准方差σ而直接前进到步骤S3。

在步骤S3，计算当前时间与最后一次获取数据的时间之间的时间间隔ΔT，并计数在R*ΔT时间段内存在的M个数据，在这里R可以为1到100之间的任何数，举例来说，R可以为小数(例如，3.14)、分数(例如，22/7)、甚至无理数(例如，π)。即，根据当前时间与最后一次获取数据的时间之间的时间间隔ΔT，选取不同范围的历史数据。时间间隔越长，需要选取的历史数据就越多，它们之间成正比关系。

在步骤S4，计数在所述M个历史数据中，数值在D_i±σ范围内的数据的个数M_i，并计算置信度为L＝M_i/M。

接下来，在步骤S5，根据用户的需求，对置信度进行调整。例如，如果当前时间与最后一次获取数据的时间之间的时间间隔超过预设时间T_m，则数据将被视为无效，因此，调整置信度为：当时间间隔ΔT小于T_m时， $L=\frac{T_m-\mathrm{\ΔT}}{T_m}\·\frac{M_i}{M},$ 以及当时间间隔ΔT大于T_m时，L＝0，其中，T_m为预设时间。步骤S5也是一个可选的步骤，也可以不调整置信度而直接提供步骤S4中计算的置信度。

图7A和图7B示出了根据本发明呈现给用户的数据集成视图的例子。图7A和图7B分别与图2A和图2B对应，同样示出了关于从5个不同的计算机获取的当前资产值的资产报告。在图7A中，与图2A不同的是，在图2A中未显示出当前值的3台计算机均具有数值，并且与数值一起显示一个表示置信度的标记，以指示所述数值的置信度。而能够实时获取的数据也显示一个标记以指示该数据是实时获取的数据。在图7B中，与图2B不同的是，在图2B中未显示出当前值的3台计算机均具有数值，并且通过不同颜色或灰度来显示所述数值的置信度。从而用户可以清楚地知道哪些数据是实时获取的数据，哪些数据是之前获取的数据，并且知道这些之前获取的数据的置信度，从而作出适当的决策。

图7A和图7B只是实现本发明的优选方式，本领域技术人员可以对图7A和7B进行各种修改。例如，在图7A中也可以与数据一起，直接显示计算的置信度的数值，而不是表示置信度数值范围的标记。此外，也可以不显示置信度而仅仅通过不同的颜色来区分实时获取的数据和之前获取的数据。

此外，根据本发明的另一个方面，还可以根据所述置信度来优化用于对存储的数据进行更新的更新过程的同步周期。这个更新过程可以是现有技术中用于数据整合模式的数据同步过程，也可以是本发明中用来对存储的数据进行更新的过程。可以利用简单的规则，例如，针对置信度高的数据可以延长同步周期，以减少不必要的系统开销。

图8示出了根据本发明的配置管理数据库系统的系统方框图。如图8所示，配置管理数据库系统100通过网络或其它连接方式与数据源A-Z以及客户机A-C相连。配置管理数据库系统100包括数据库110，用于存储配置管理数据；以及访问控制装置120，用于控制配置管理数据库系统的数据访问操作。配置管理数据库系统100从客户机A-C接收数据访问请求，根据所述数据访问请求确定是否需要访问数据源以实时地获取数据，如果需要访问数据源以实时地获取数据，则从数据源实时地获取数据并存储获取的数据，如果不能够从数据源实时地获取数据，则获取先前存储的数据并提供获取的数据。

为此，所述访问控制装置120包括：用于接收数据访问请求的部件；用于根据所述数据访问请求，进行获取数据的操作的部件；用于对于需要访问数据源以实时地获取的数据，从数据源实时地获取数据并存储获取的数据的部件；用于如果不能够从数据源实时地获取数据，则获取先前存储的数据的部件；以及用于提供获取的数据的部件。

此外，所述访问控制装置还包括：用于对于不需要访问数据源以实时地获取的数据，获取先前存储的数据的部件。其中，获取的先前存储数据是先前从数据源最后一次获取的数据。

本发明的配置管理数据库系统100还能够在向用户提供数据的同时还提供数据的可靠性。为此，所述访问控制装置120还包括：用于计算获取的先前存储数据的置信度并在提供数据的同时提供所述置信度的部件。其中，通过表示所述置信度的数值的标记来提供所述置信度。

本发明的配置管理数据库系统100还能够根据数据的可靠性来优化用于对存储的数据进行更新的更新过程的同步周期。为此，所述访问控制装置120还包括：用于根据所述置信度来优化用于对存储的数据进行更新的更新过程的同步周期的部件。

其中，存储获取的数据时还存储获取数据的时间，以及所述用于计算获取的先前存储数据的置信度的部件根据存储的数据的历史记录，通过图5所示的方法来计算所述置信度。

所属技术领域的技术人员知道，本发明可以体现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本发明可以具体实现为以下形式，即，可以是完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、或者本文一般称为“电路”、“模块”或“系统”的软件部分与硬件部分的组合。此外，本发明还可以采取体现在任何有形的表达介质(medium ofexpression)中的计算机程序产品的形式，该介质中包含计算机可用的程序码。

可以使用一个或多个计算机可用的或计算机可读的介质的任何组合。计算机可用的或计算机可读的介质例如可以是——但不限于——电的、磁的、光的、电磁的、红外线的、或半导体的系统、装置、器件或传播介质。计算机可读介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括以下：有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、诸如支持因特网或内部网的传输介质、或者磁存储器件。注意计算机可用的或计算机可读的介质甚至可以是上面印有程序的纸张或者其它合适的介质，这是因为，例如可以通过电扫描这种纸张或其它介质，以电子方式获得程序，然后以适当的方式加以编译、解释或处理，并且必要的话在计算机存储器中存储。在本文件的语境中，计算机可用的或计算机可读的介质可以是任何含有、存储、传达、传播、或传输供指令执行系统、装置或器件使用的或与指令执行系统、装置或器件相联系的程序的介质。计算机可用的介质可包括在基带中或者作为载波一部分传播的、由其体现计算机可用的程序码的数据信号。计算机可用的程序码可以用任何适当的介质传输，包括—但不限于—无线、电线、光缆、RF等等。

用于执行本发明的操作的计算机程序码，可以以一种或多种程序设计语言的任何组合来编写，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++之类，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”程序设计语言或类似的程序设计语言。程序码可以完全地在用户的计算上执行、部分地在用户的计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户的计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情形中，远程计算机可以通过任何种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户的计算机，或者，可以(例如利用因特网服务提供商来通过因特网)连接到外部计算机。

以上参照按照本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明。要明白的是，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得通过计算机或其它可编程数据处理装置执行的这些指令，产生实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的装置。

也可以把这些计算机程序指令存储在能指令计算机或其它可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读介质中，这样，存储在计算机可读介质中的指令产生一个包括实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的指令装置(instruction  means)的制造品。

也可以把计算机程序指令加载到计算机或其它可编程数据处理装置上，使得在计算机或其它可编程数据处理装置上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而在计算机或其它可编程装置上执行的指令就提供实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的过程。

尽管以上参照具体实施例描述了本发明的用于配置管理数据库的数据访问方法和配置管理数据库系统，但是本领域技术人员应当明白，本发明不限于上述实施例，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对所述实施例进行各种修改和替换，本发明的保护范围以所附权利要求书为准。

Claims (20)

1.一种用于配置管理数据库的数据访问方法，包括下列步骤：

接收数据访问请求；

对于需要访问数据源以实时地获取的数据，从数据源实时地获取数据并存储获取的数据；

如果不能够从数据源实时地获取数据，则获取先前存储的数据；以及

提供获取的数据。

2.如权利要求1所述的数据访问方法，还包括下列步骤：

对于不需要访问数据源以实时地获取的数据，获取先前存储的数据。

3.如权利要求1或2所述的数据访问方法，还包括步骤：

计算获取的先前存储的数据的置信度并在提供数据的同时提供所述置信度。

4.如权利要求3所述的数据访问方法，获取的先前存储的数据是先前从数据源最后一次获取的数据。

5.如权利要求4所述的数据访问方法，还包括步骤：

根据所述置信度来优化用于对存储的数据进行更新的更新过程的同步周期。

6.如权利要求1或2所述的数据访问方法，其中，根据所述数据访问请求所请求的数据的类型，来确定是否需要访问数据源以实时地获取数据。

7.如权利要求4所述的数据访问方法，其中，通过表示所述置信度的数值的标记来提供所述置信度。

8.如权利要求4所述的数据访问方法，其中，存储获取的数据还包括存储获取数据的时间，所述方法还包括根据存储的数据的历史记录，来计算所述置信度。

9.如权利要求8所述的数据访问方法，其中，计算置信度包括：

计算标准方差 $\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(D_i-D_l)}^2},$ 其中，N表示从最后一次获取的数据开始取预定N个数据，D_i为N个数据中第i个数据的数值，D_l是最后一次获取的数据的数值；

计算当前时间与最后一次获取数据的时间之间的时间间隔ΔT，并计数在距离最后一次获取数据的时间在RΔT时间段内存在的M个数据，R为1到100之间的任何数；

计数在所述M个历史数据中，数值在D_i±σ范围内的数据的个数M_i，并计算置信度为L＝M_i/M。

10.如权利要求9所述的数据访问方法，其中，计算置信度还包括：

根据用户对数据的敏感度，将所述标准方差调整为

$\mathrm{\σ}=C\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(D_i-D_l)}^2}$

其中，C是范围0-5的常数；以及

根据用户的需求，将所述置信度调整为：

当时间间隔ΔT小于T_m时， $L=\frac{T_m-\mathrm{\ΔT}}{T_m}\·\frac{M_i}{M},$ 以及

当时间间隔大于T_m时，L＝0

其中，T_m为预设时间。

11.一种配置管理数据库系统，包括：

数据库，用于存储配置管理数据；以及

访问控制装置，用于控制配置管理数据库系统的数据访问操作，

其中，所述访问控制装置包括：

用于接收数据访问请求的部件；

用于对于需要访问数据源以实时地获取的数据，从数据源实时地获取数据并存储获取的数据的部件；

用于如果不能够从数据源实时地获取数据，则获取先前存储的数据的部件；以及

用于提供获取的数据的部件。

12.如权利要求11所述的配置管理数据库系统，所述访问控制装置还包括：

用于对于不需要访问数据源以实时地获取的数据，获取先前存储的数据的部件。

13.如权利要求11或12所述的配置管理数据库系统，所述访问控制装置还包括：

用于计算获取的先前存储的数据的置信度并在提供数据的同时提供所述置信度的部件。

14.如权利要求13所述的配置管理数据库系统，获取的先前存储的数据是先前从数据源最后一次获取的数据。

15.如权利要求14所述的配置管理数据库系统，所述访问控制装置还包括：

用于根据所述置信度来优化用于对存储的数据进行更新的更新过程的同步周期的部件。

16.如权利要求11或12所述的配置管理数据库系统，其中，根据所述数据访问请求所请求的数据的类型，来确定是否需要访问数据源以实时地获取数据。

17.如权利要求11或12所述的配置管理数据库系统，其中，通过表示所述置信度的数值的标记来提供所述置信度。

18.如权利要求14所述的配置管理数据库系统，其中，存储获取的数据还包括存储获取数据的时间，以及所述用于计算获取的先前存储数据的置信度的部件根据存储的数据的历史记录，来计算所述置信度。

19.如权利要求18所述的配置管理数据库系统，其中，计算置信度包括：

计算标准方差 $\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(D_i-D_l)}^2,}$ 其中，N表示从最后一次获取的数据开始取预定N个数据，D_i为N个数据中第i个数据的数值，D_l是最后一次获取的数据的数值；

计算当前时间与最后一次获取数据的时间之间的时间间隔ΔT，并计数在距离最后一次获取数据的时间在RΔT时间段内存在的M个数据，R为1到100之间的任何数；

计数在所述M个历史数据中，数值在D_i±σ范围内的数据的个数M_i，并计算置信度为L＝M_i/M。

20.如权利要求19所述的配置管理数据库系统，其中，计算置信度还包括：

根据用户对数据的敏感度，将所述标准方差调整为 $\mathrm{\σ}=C\sqrt{\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(D_i-D_l)}^2},$ 其中，C是范围0-5的常数；以及

根据用户的需求，将所述置信度调整为：

当时间间隔ΔT小于T_m时， $L=\frac{T_m-\mathrm{\ΔT}}{T_m}\·\frac{M_i}{M},$ 以及

当时间间隔大于T_m时，L＝0

其中，T_m为预设时间。

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