广义数据栈模型提升系统适应性：新算法与应用

广义数据堆栈规划模型（GDSP）是一种新颖的数据处理和管理框架，它在科学研究领域，尤其是在受到环境变化影响的系统中展现出强大的潜力。该模型起源于对传统数据结构堆栈的扩展，传统堆栈遵循“先进后出”（LIFO）原则，但GDSP允许根据新元素插入位置创建多种类别的堆栈，这为信息的存储和检索提供了更灵活的方法。 在本文中，作者Hala Samir Elhadidya、Rawya Yehia Rizka和Hassen Taher Dorrah提出了一种用于描述系统随环境变化而动态调整的模型。他们通过利用传感器数据，将变化过程存储在矩阵中，设计了一种提取算法，能够区分不同层的信息，以及一种识别技术，能精确识别对象遵循的堆栈模式。这种技术在图像处理等应用中显示出极高的准确率，达到了99.45%的平均准确率，这对于提高系统性能和稳定性具有重要意义。 论文的核心内容涵盖了以下几个方面： 1. **介绍**： - 介绍了数据结构的重要性，特别是堆栈作为其中一种基本形式，以及传统堆栈的局限性。 - 强调了GDSP模型在理解复杂系统行为中的作用，特别是在不稳定性和鲁棒性分析中的应用。 2. **GDSP模型**： - 提供了模型的定义，如何根据新元素的插入位置创建不同类型的堆栈。 - 描述了如何运用这个模型来捕捉和分析环境变化带来的数据动态。 3. **算法与技术**： - 提出了针对堆栈矩阵的提取算法，用于分离不同层次的信息。 - 研究了识别技术，能够识别和分类遵循堆栈模式的对象。 4. **实验与验证**： - 实验结果证明了GDSP模型的有效性和实用性，尤其是在多层叠加网络中的应用。 - 高达99.45%的准确率表明了模型在实际场景中的优越性能。 5. **结论与前景**： - 文章总结了GDSP模型的贡献，并指出其在应对环境变化和系统故障预测方面的潜力。 - 提出了未来研究方向，可能是模型的进一步优化和在更多领域的应用。 广义数据堆栈规划模型为理解和管理在不确定环境下变化的数据提供了一个强大工具，对于提高系统设计的灵活性和鲁棒性具有重要的实际价值。通过科学Direct上发布的这篇论文，研究人员可以深入了解并借鉴这一创新方法。