检索结果-内蒙古大学图书馆

VTSRM:一种基于SVM-RFE和MRMR的AD MRI医学图像分类方法

计算机与数字工程 2019年第6期47卷 1452-1458页

作者：周琼陈梅李晖戴震宇贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵阳550025

为了准确地识别阿尔兹海默症(Alzheimer’s Disease,AD),轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)和正常个体(Normal Controls,NC),论文实现了一种基于SVM-RFE和MRMR的AD MRI医学图像分类方法 VTSRM。该方法首先提取出MRI医学图像的纹理特征和形态学特征,然后利用基于支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)和最小冗余最大相关(MRMR)技术的特征选择算法SRM选择出最优特征子集,并使用SVM分类算法对AD,MCI,NC进行分类。美国公共阿尔茨海默病神经影像学数据集上的实验证明了论文方法的有效性。

关键词： MRI 形态学特征纹理特征 SVM-RFE 最小冗余最大相关

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基于密度聚类的出租车异常轨迹检测

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计算机与现代化 2019年第6期 49-54页

作者：胡圆李晖陈梅贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵州贵阳550025

出租车GPS装备的普及使用产生了大量轨迹数据。出租车异常轨迹的检测和分析,可为惩罚具有欺诈行为的出租车司机提供有益支撑。针对出租车稀疏轨迹,基于轨迹相对相似度检测异常轨迹,由于其具有不对称性,类似于DBSCAN的传统密度聚类方法... 详细信息

出租车GPS装备的普及使用产生了大量轨迹数据。出租车异常轨迹的检测和分析,可为惩罚具有欺诈行为的出租车司机提供有益支撑。针对出租车稀疏轨迹,基于轨迹相对相似度检测异常轨迹,由于其具有不对称性,类似于DBSCAN的传统密度聚类方法无法适应此种情况,本文提出基于密度RDBSCAN算法用于出租车异常轨迹聚类检测。对于聚类得出的候选异常轨迹,结合轨迹密度异常值和轨迹长度异常值的概念,利用证据理论综合前述2个因素来判别轨迹的异常程度,进而得到异常程度最高的TOP-N异常轨迹。使用旧金山真实的出租车数据,通过提取相同起点和终点(Origin-Destination,OD)的轨迹集进行实验,实验结果表明本文提出的方法能够有效地检测到异常轨迹,并成功给出异常程度最高的TOP-N异常轨迹。

关键词：异常轨迹检测出租车轨迹聚类证据理论

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DoFFT:一种基于分布式数据库的快速傅里叶变换方法

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计算机与现代化 2018年第6期 19-24,29页

作者：季朋李晖陈梅戴震宇贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵州贵阳550025

快速傅里叶变换在天文学中有着广泛的应用。例如,脉冲星信号通常需要基于快速傅里叶变换进行相干消色散处理。由于信号数据通常存储在数据库中,而将数据从数据库取出后再由外部程序进行快速傅里叶变换处理将产生大量I/O和网络开销进而... 详细信息

快速傅里叶变换在天文学中有着广泛的应用。例如,脉冲星信号通常需要基于快速傅里叶变换进行相干消色散处理。由于信号数据通常存储在数据库中,而将数据从数据库取出后再由外部程序进行快速傅里叶变换处理将产生大量I/O和网络开销进而严重影响整体处理性能。针对此问题,本文设计一种用户自定义函数(UDF)形式的可在分布式数据库中并行执行和优化快速傅里叶变换的算法DoFFT(Database optimized FFT)。此外,针对数据库集群中每台机器负载不同、数据分布不均匀等有时会导致执行效率低下的问题,DoFFT方法基于CPU、I/O,网络与传输速率等的代价,对涉及的数据进行数据重分布处理,以进一步优化快速傅里叶变换的并行执行。实验结果表明,采用基于数据重分布的优化后,DoFFT算法的性能得到了有效提升。

关键词：分布式数据库快速傅里叶变换并行数据分布代价模型

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一种负载敏感的OLAP查询结果缓存管理技术

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微型机与应用 2016年第3期35卷 31-34页

作者：阳颖灿张小平李晖贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵州贵阳550025

OLAP(On Line Analysis Processing)是数据仓库的典型应用,在数据仓库中频繁并发地执行涉及较大数据量的OLAP查询时,其查询处理效率易于逐渐降低。缓存技术是一种有效降低OLAP查询处理延时的方法。在现有的缓存数据存储、淘汰策略等研... 详细信息

OLAP(On Line Analysis Processing)是数据仓库的典型应用,在数据仓库中频繁并发地执行涉及较大数据量的OLAP查询时,其查询处理效率易于逐渐降低。缓存技术是一种有效降低OLAP查询处理延时的方法。在现有的缓存数据存储、淘汰策略等研究工作的基础上,结合OLAP任务的负载特性、OLAP任务的结果集大小等因素对性能的影响,提出了一种负载敏感的OLAP查询缓存管理技术Workload-LRU,并实现了一个ROLAP(Relational OLAP)原型系统。实验证明,Workload-LRU技术获得了较好的性能提升效果。

关键词：联机分析处理缓存策略负载敏感数据仓库查询效率

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阵列数据库系统的存储块分割策略研究

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微型机与应用 2015年第9期34卷 26-28,31页

作者：邱能俊陈梅李晖贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵州贵阳550025

阵列数据库系统是存储和分析大规模科学数据的常用技术方案。目前主流的阵列数据库中存储块分割策略采用固定边长作为块的边界,若边长过大会增加查询分析时定位Cell的时间,反之则产生过多的小块增加内存开销。本文提出一种改进的Chunk... 详细信息

阵列数据库系统是存储和分析大规模科学数据的常用技术方案。目前主流的阵列数据库中存储块分割策略采用固定边长作为块的边界,若边长过大会增加查询分析时定位Cell的时间,反之则产生过多的小块增加内存开销。本文提出一种改进的Chunk边长分割算法CLD,其通过减少读取数据时的磁道数以及预取技术提高阵列数据库系统的性能。在阵列数据库系统Sci DB集群上的实验表明,在最优情况下系统性能提升了10.9%。

关键词：阵列数据库存储块分割查询分析

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基于分布式计算的what-if分析并行处理策略

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微型机与应用 2016年第9期35卷 81-84页

作者：郑雪梅陈梅李晖贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵州贵阳550025

根据基于OLAP的what-if分析的查询特点,使用分布式并行处理技术解决what-if分析性能较低的问题。以星座模型为基础的what-if分析中,将多维聚集查询分布到不同计算节点进行聚集计算,然后将各个计算节点的聚集计算结果合并输出。该方法根... 详细信息

根据基于OLAP的what-if分析的查询特点,使用分布式并行处理技术解决what-if分析性能较低的问题。以星座模型为基础的what-if分析中,将多维聚集查询分布到不同计算节点进行聚集计算,然后将各个计算节点的聚集计算结果合并输出。该方法根据基于OLAP的what-if分析中其维表远远小于事实表的特性,将事实表中的记录进行水平分片,充分利用各节点计算和I/O处理能力,以解决OLAP查询中计算密集型及I/O消耗过大的难题。在该方法中,随着计算节点数目的增加,其查询时间随之减少,有效地提升了分析效率。

关键词： OLAP what-if分析分布式并行处理

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面向容器的云平台数据重分布策略研究

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微型机与应用 2016年第5期35卷 26-29页

作者：丁玺润陈梅李晖贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵州贵阳550025

随着Docker等的问世,基于容器的操作系统级虚拟化技术受到云计算厂商的广泛关注。针对云平台上不同应用领域的数据库容器(面向事务型任务的数据库容器与面向分析型任务的数据库容器)在运行时对宿主机资源需求的差异,提出一种面向容器的... 详细信息

随着Docker等的问世,基于容器的操作系统级虚拟化技术受到云计算厂商的广泛关注。针对云平台上不同应用领域的数据库容器(面向事务型任务的数据库容器与面向分析型任务的数据库容器)在运行时对宿主机资源需求的差异,提出一种面向容器的数据重分布策略,用于优化容器中数据库服务的性能。实验结果表明,该策略达到了预期效果,可以有效提升容器中数据库服务的性能。

关键词：云计算虚拟化数据库容器数据重分布

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基于工作流的科学数据分析系统

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微型机与应用 2015年第10期34卷 16-19页

作者：李宏源陈梅李晖贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵州贵阳550025

随着科技的发展,科学领域的研究人员在观察和实验中产生的数据规模越来越大,科学分析任务也愈加复杂。新型的阵列数据库和工作流技术逐渐被应用到大规模科学数据的管理和分析中。结合阵列数据库系统SciDB,研究并实现了一种基于工作流的... 详细信息

随着科技的发展,科学领域的研究人员在观察和实验中产生的数据规模越来越大,科学分析任务也愈加复杂。新型的阵列数据库和工作流技术逐渐被应用到大规模科学数据的管理和分析中。结合阵列数据库系统SciDB,研究并实现了一种基于工作流的科学数据分析系统,用于满足基于大规模数据的复杂科学数据分析需求。

关键词： SciDB 工作流科学工作流科学数据分析科学大数据

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面向区块链节点负载预测的ARIMA组合预测方法

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电子技术与软件工程 2019年第8期 180-182页

作者：孙凯俐李晖陈梅贵州大学计算机科学与技术学院贵州省贵阳市550025 贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵州省贵阳市550025

准确预测服务器的剩余负载率可以合理地分配系统资源,提高系统的资源使用率。为了能有效提高区块链应用中各节点剩余负载率序列预测的准确度,提出了一种差分自回归移动平均(AutoregressiveIntegrated MovingAverage,ARIMA)模型、BP神经... 详细信息

准确预测服务器的剩余负载率可以合理地分配系统资源,提高系统的资源使用率。为了能有效提高区块链应用中各节点剩余负载率序列预测的准确度,提出了一种差分自回归移动平均(AutoregressiveIntegrated MovingAverage,ARIMA)模型、BP神经网络以及局部异常因子(Local Outlier Factor, LOF)算法的组合预测模型。对比ARIMA模型、ARIMA-BP模型、LOFARIMA-BP模型的预测结果,比较三个模型的预测能力。实验结果表明,LOF-ARIMA-BP组合模型的预测精度优于ARIMA模型以及ARIMA-BP模型。

关键词：区块链剩余负载率 ARIMA模型 BP神经网络局部异常因子算法

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ADCS:一种基于SSD的阵列数据库缓存技术

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计算机与数字工程 2017年第5期45卷 929-934页

作者：杨庆李晖陈梅戴震宇朱明贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室贵阳550025 中国科学院国家天文台北京100012

论文提出了在阵列数据库中引入固态硬盘作为Cache的内存-SSD-磁盘的多级存储架构,研发了以阵列数据库的存储单元chunk为粒度的缓存技术—ADCS,并在FASTDB中进行了实现。ADCS采用最近最少使用(LRU)算法作为缓存淘汰算法,得益于内存和磁... 详细信息

论文提出了在阵列数据库中引入固态硬盘作为Cache的内存-SSD-磁盘的多级存储架构,研发了以阵列数据库的存储单元chunk为粒度的缓存技术—ADCS,并在FASTDB中进行了实现。ADCS采用最近最少使用(LRU)算法作为缓存淘汰算法,得益于内存和磁盘之间的SSD cache构建技术,阵列数据库的查询性能提升了34%左右。

关键词：二级缓存阵列数据库 ADCS LRU

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