检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2023年

作者：郑裕恒林兵卢宇陈星苏明辉福建师范大学物理与能源学院北京大学信息科学技术学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州大学计算机与大数据学院/软件学院

面对科学工作流中的大型数据集，如何在保证数据安全的前提下最小化传输时延是一个重要的挑战。将云计算和边缘计算的优势相结合，构建了云边环境下基于副本的数据布局模型，并提出了一种基于遗传算法算子的非线性惯性权重离散粒子群优... 详细信息

面对科学工作流中的大型数据集，如何在保证数据安全的前提下最小化传输时延是一个重要的挑战。将云计算和边缘计算的优势相结合，构建了云边环境下基于副本的数据布局模型，并提出了一种基于遗传算法算子的非线性惯性权重离散粒子群优化算法（NPSO-GA）。该方法考虑了考虑数据安全、数据中心的传输带宽、存储容量等因素，动态生成数据副本以降低科学工作流传输时延；通过在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子，增强了粒子群算法的搜索能力，避免早熟收敛。实验结果表明，基于NPSO-GA的数据副本布局策略可以有效降低科学工作流执行过程中的传输时延。

关键词：云计算边缘计算科学工作流数据副本数据布局

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基于文本概念化的观点检索方法

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山西大学学报(自然科学版) 2018年第2期41卷 295-301页

作者：刘德元魏晶晶吴运兵廖祥文福州大学数学与计算机科学学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福建江夏学院电子信息科学学院

观点检索是自然语言处理领域中的一个热点研究课题。现有的观点检索模型在检索过程中往往无法根据上下文将词汇进行知识、概念层面的抽象,这种稀疏空间下的检索方式影响了观点检索模型的性能。文章提出一种基于文本概念化的观点检索方法... 详细信息

观点检索是自然语言处理领域中的一个热点研究课题。现有的观点检索模型在检索过程中往往无法根据上下文将词汇进行知识、概念层面的抽象,这种稀疏空间下的检索方式影响了观点检索模型的性能。文章提出一种基于文本概念化的观点检索方法,通过知识图谱计算概念空间下不同文本之间的相似度以改善特征空间的稀疏问题。这一方法首先利用知识图谱分别将用户查询和文本概念化到概念空间,同时在概念空间计算查询与文本的主题相似度,接着基于词典计算文档的观点得分,最后将相关度得分与文本的观点得分二次组合成相关观点得分并用于观点检索。实验表明,在两个数据集上,本文方法相比基准工作在MAP评价指标上分别提升了4.2%和12.6%。

关键词：观点检索知识图谱文本概念化

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边缘环境下DNN应用的计算迁移调度技术

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计算机科学 2020年第10期47卷 247-255页

作者：胡俊钦张佳俊黄引豪陈星林兵福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福建师范大学物理与能源学院福州350117

深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)应用对运行设备的性能要求较高,无法直接在计算资源受限的移动设备上运行。通过计算迁移技术将某些计算复杂的神经网络层迁移到资源丰富的边缘或者远程云端上去执行,是一种有效的解决资源受限问... 详细信息

深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)应用对运行设备的性能要求较高,无法直接在计算资源受限的移动设备上运行。通过计算迁移技术将某些计算复杂的神经网络层迁移到资源丰富的边缘或者远程云端上去执行,是一种有效的解决资源受限问题的方法。计算迁移会产生额外的时间开销,如果迁移过程的时延太长,将严重影响用户体验。为此,文中以得到边缘环境下多任务并行调度的最小平均响应时间为目标,首先提出边缘环境下DNN应用的计算迁移调度问题,并对该问题的解设计了评估算法;然后设计了两种调度算法即贪心算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)来求解问题;最后设置评估实验,在5种不同的边缘环境下对两种算法的性能进行对比分析。实验数据表明,采用所提算法得到的解十分接近最优解。与传统的迁移方案相比,贪心算法能得到平均响应时间更短的调度方案;遗传算法的平均响应时间比贪心算法短,但其运行时间明显更长。实验结果说明,所提两种调度算法能够有效地缩短边缘环境下DNN应用的计算迁移调度的平均响应时间,提高用户体验。

关键词：任务调度计算迁移边缘计算 DNN应用贪心算法遗传算法

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面向多目标优化的充电站选址定容方法

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福建师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期40卷 23-35页

作者：黄子晴林兵卢宇刘对王明芬福建师范大学物理与能源学院福建福州350117 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福建福州350116 福建师范大学协和学院福建福州350117

为了给电动汽车(EV,electric vehicle)出行提供充足的能源支持,对充电站进行合理部署至关重要,但在规划时不同主体间存在难以耦合的利益冲突,为此兼顾投建经济性与用户充电便利性,提出一种基于遗传算法的自适应粒子群算法(APSOGA)用于... 详细信息

为了给电动汽车(EV,electric vehicle)出行提供充足的能源支持,对充电站进行合理部署至关重要,但在规划时不同主体间存在难以耦合的利益冲突,为此兼顾投建经济性与用户充电便利性,提出一种基于遗传算法的自适应粒子群算法(APSOGA)用于选址定容。首先,通过分析EV日行驶规律,预测EV日充电负荷分布情况,以确定充电站数量范围;其次,构建兼顾EV和充电站承包商利益的充电站选址定容规划模型;最后,将遗传算法的交叉和变异操作引入粒子更新环节,设计了APSOGA算法,以寻优求解生成最佳的选址定容方案。实验结果表明,与经典的充电站选址定容方法相比,所提方法综合成本降低了7.19%~14.37%,充电站利用率提升了14.28%~29.03%,能够为用户提供高质量充电服务。

关键词：电动汽车充电站选址优化容量规划粒子群优化算法

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混合云环境下基于模糊理论的科学工作流数据布局策略

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计算机科学 2021年第11期48卷 199-207页

作者：刘漳辉赵旭林兵陈星福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 福建师范大学物理与能源学院福州350117

混合云环境下,合理的数据布局策略对科学工作流的高效执行至关重要。传统的科学工作流数据布局策略主要基于确定性环境,而在实际网络环境中,由于不同数据中心之间的负载不同、带宽波动和网络拥塞等原因以及计算机自身的特性,数据传输时... 详细信息

混合云环境下,合理的数据布局策略对科学工作流的高效执行至关重要。传统的科学工作流数据布局策略主要基于确定性环境,而在实际网络环境中,由于不同数据中心之间的负载不同、带宽波动和网络拥塞等原因以及计算机自身的特性,数据传输时间存在不确定性。为了解决该问题,基于模糊理论,以最小化数据模糊传输时间为目标,提出了一种基于遗传算法算子的模糊自适应离散粒子群优化算法(Fuzzy Adaptive Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Genetic Algorithm Operators,FGA-DPSO),对科学工作流数据进行合理布局,同时满足数据集的隐私要求和数据中心的容量限制。实验结果表明,该算法能够有效地减少混合云环境下科学工作流的数据模糊传输时间。

关键词：混合云科学工作流数据布局模糊理论时间优化

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边缘环境下基于模糊理论的科学工作流调度研究

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计算机科学 2022年第2期49卷 312-320页

作者：林潮伟林兵陈星福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350108 福建师范大学物理与能源学院福州350117

作为一种新型计算范式,边缘计算已成为解决大规模科学应用程序的重要途径。针对边缘环境下的科学工作流调度问题,考虑到任务计算过程中的服务器执行性能波动和数据传输过程中的带宽波动造成的不确定性,文中基于模糊理论,使用三角模糊数... 详细信息

作为一种新型计算范式,边缘计算已成为解决大规模科学应用程序的重要途径。针对边缘环境下的科学工作流调度问题,考虑到任务计算过程中的服务器执行性能波动和数据传输过程中的带宽波动造成的不确定性,文中基于模糊理论,使用三角模糊数表示任务计算时间和数据传输时间,同时提出一种基于遗传算法算子的自适应离散模糊粒子群优化算法(Adaptive Discrete Fuzzy GA-based Particle Swarm Optimization,ADFGA-PSO),目的是在满足工作流截止日期约束的前提下,降低其模糊执行代价。该方法引入遗传算法的两点交叉算子以及关于任务优先级的邻域变异算子和关于服务器编号的自适应多点变异算子,避免粒子陷入局部最优,有效提高算法的搜索性能。实验结果表明,与其他调度策略相比,基于ADFGA-PSO的调度策略能够更加有效地降低边缘环境下带截止日期约束的科学工作流的模糊执行代价。

关键词：边缘计算工作流调度不确定性三角模糊数遗传算子

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关联增强改进的CenterNet安全帽检测方法

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计算机工程与应用 2023年第17期59卷 250-256页

作者：黄品超刘石坚徐戈邹峥福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350108 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117

施工现场的安全帽佩戴状况自动化检测是保障员工安全的重要手段,目前所面临的挑战包括安全帽目标往往较小、密集且部分被遮挡,难以兼顾方法的精确度和实时性等。为此,提出一种关联增强的CenterNet改进方法。为充分发挥CenterNet逐像素... 详细信息

施工现场的安全帽佩戴状况自动化检测是保障员工安全的重要手段,目前所面临的挑战包括安全帽目标往往较小、密集且部分被遮挡,难以兼顾方法的精确度和实时性等。为此,提出一种关联增强的CenterNet改进方法。为充分发挥CenterNet逐像素分类的特点,引入关联融合模块来实现深、浅层特征的融合,弥补信息损失;同时使用上下文注意力提升模块来引导关联多级增强,进一步提升检测精度,降低误检率;此外,分阶段实施轻量化策略,剔除冗余、精简网络,极大降低权重规模、提升算法效率。该方法在复杂场景数据集上的准确率为88.6%,平均推理时间12ms,平均权重大小19.5MB,均优于主流对比方法。实验结果证明,该方法兼具强实时性与高准确度,适合复杂场景中的安全帽检测。

关键词：目标检测 CenterNet 注意力机制金字塔池化

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基于匹配滤波和自动阈值的眼底血管分割方法

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电子测量与仪器学报 2017年第1期31卷 51-57页

作者：曹新容薛岚燕林嘉雯余轮福州大学物理与信息工程学院福州350116 闽江学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

提出一种快速、简便、高效的眼底血管分割方法。分析眼底图像的灰度值分布和对比度变化,利用匹配滤波克服背景干扰,消除噪声影响,达到灰度均衡,实现眼底图像的亮度归一化。估计眼底图像中背景像素所占比例,利用直方图自动选择阈值,完成... 详细信息

提出一种快速、简便、高效的眼底血管分割方法。分析眼底图像的灰度值分布和对比度变化,利用匹配滤波克服背景干扰,消除噪声影响,达到灰度均衡,实现眼底图像的亮度归一化。估计眼底图像中背景像素所占比例,利用直方图自动选择阈值,完成对眼底图像中血管的有效分割。在公开的眼底图像数据库上进行测试,该方法对眼底血管分割具有较好的性能指标。实验表明,提出的基于匹配滤波和阈值优化的眼底血管分割方法,准确率高、复杂度低,对眼科疾病的计算机辅助诊断有一定的实用价值。

关键词：匹配滤波血管分割对比度阈值

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基于深度自回归循环神经网络的边缘负载预测

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小型微型计算机系统 2024年第2期45卷 359-366页

作者：陈礼贤梁杰黄一帆陈哲毅于正欣陈星福州大学计算机与大数据学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 兰卡斯特大学计算与通信学院英国兰卡斯特LA14YW

为了更好地支持边缘计算服务提供商进行资源的提前配置与合理分配,负载预测被认为是边缘计算中的一项重要的技术支撑.传统的负载预测方法在面对具有明显趋势或规律性的负载时能取得良好的预测效果,但是它们无法有效地对边缘环境中高度... 详细信息

为了更好地支持边缘计算服务提供商进行资源的提前配置与合理分配,负载预测被认为是边缘计算中的一项重要的技术支撑.传统的负载预测方法在面对具有明显趋势或规律性的负载时能取得良好的预测效果,但是它们无法有效地对边缘环境中高度变化的负载取得精确的预测.此外,这些方法通常将预测模型拟合到独立的时间序列上,进而进行单点负载实值预测.但是在实际边缘计算场景中,得到未来负载变化的概率分布情况会比直接预测未来负载的实值更具应用价值.为了解决上述问题,本文提出了一种基于深度自回归循环神经网络的边缘负载预测方法(Edge Load Prediction with Deep Auto-regressive Recurrent networks,ELP-DAR).所提出的ELP-DAR方法利用边缘负载时序数据训练深度自回归循环神经网络,将LSTM集成至S2S框架中,进而直接预测下一时间点负载概率分布的所有参数.因此,ELP-DAR方法能够高效地提取边缘负载的重要表征,学习复杂的边缘负载模式进而实现对高度变化的边缘负载精确的概率分布预测.基于真实的边缘负载数据集,通过大量仿真实验对所提出ELP-DAR方法的有效性进行了验证与分析.实验结果表明,相比于其他基准方法,所提出的ELP-DAR方法可以取得更高的预测精度,并且在不同预测长度下均展现出了优越的性能表现.

关键词：边缘计算负载预测概率分布深度自回归循环神经网络

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移动边缘计算中的无人机三维部署和内容缓存优化方法

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1143-1149页

作者：唐焕博陈星张建山福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 教育部空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 闽江学院计算机与控制工程学院福州350108

随着无线网络中的移动数据流量爆炸式增长,支持高速缓存的无人机被应用于移动计算领域充当边缘服务器,为网络中的用户提供按需服务。为了在满足其他资源约束的条件下,给用户带来更好的体验,通过联合优化无人机部署、缓存放置和用户关联... 详细信息

随着无线网络中的移动数据流量爆炸式增长,支持高速缓存的无人机被应用于移动计算领域充当边缘服务器,为网络中的用户提供按需服务。为了在满足其他资源约束的条件下,给用户带来更好的体验,通过联合优化无人机部署、缓存放置和用户关联以实现最小化所有用户的内容访问时延,并为用户提供质量不同的内容缓存服务。针对多无人机和地面基站协同提供缓存服务的场景,提出了一种基于迭代优化的联合优化算法。该算法通过迭代求解由目标问题分解得到的三个子问题的方式来获得具有收敛性保证的次优解决方案。首先,采用基于连续凸近似的算法求解无人机部署子问题;其次,采用基于贪心的算法求解内容缓存子问题;然后,利用基于罚函数的连续凸近似算法求解用户关联子问题;最后,对上述过程重复迭代,得到目标问题的一个次优解。多次仿真实验验证了所提算法的有效性和可行性。仿真结果表明,与基准算法相比,所提联合优化算法在平均内容访问时延、缓存命中率两方面均具有更好的性能。

关键词：移动边缘计算无人机三维部署内容缓存用户关联凸优化

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