四川省教育厅自然科学科研项目(07ZA014)
- 作品数：13 被引量：126H指数：5
- 相关作者：王鹏董静宜任超陈磊秦永波更多>>
- 相关机构：成都信息工程大学中国科学院成都计算机应用研究所电子科技大学更多>>
- 发文基金：四川省教育厅自然科学科研项目国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学哲学宗教经济管理更多>>
- 云计算技术及产业分析
- 2010年
- 从云计算与物联网的关系入手,分析了云计算的产业现状和核心工作内容,对云计算的架构方法提出了观点,云计算技术应该将注意力集中在计算和存储问题上;从产业和技术角度论述了云计算对中国信息产业的重要意义,云计算是中国未来信息产业振兴的机会,中国能在云计算时代走出一条符合中国产业特点的路,中国传统文化也会为云计算产业的发展提供创新的源泉。
- 王鹏
- 关键词：云计算物联网
- 基于云平台的物联网数据挖掘算法的能量分析被引量：1
- 2010年
- 从物联网产生的大量数据中获得有效信息需求出发,分析数据挖掘在现有运行平台上的不足,同时指出云平台上的优势。分析数据挖掘中的决策树算法,通过对信息熵和信息增益地分析,得出算法复杂度和能量之间的内在关系,指出并行数据挖掘的计算复杂度和通信复杂度对效率地影响,得出提高系统的隐含并行性是在云平台下减少运行时间、降低能耗的可靠办法。
- 秦永波陈杨林
- 关键词：云计算数据挖掘信息熵算法复杂度
- K-means算法复杂度的能量分析方法被引量：1
- 2010年
- 传统的算法复杂度分析方法重点对算法的内在流程进行分析,而且对于数据挖掘时具有很大不确定性,执行时间不能准确确定。用物理学原理从能量的角度对数据挖掘中的经典聚类算法K-means进行分析,并从算法的本质上推导出其复杂度下限,推导出该算法能优化到的极限值。
- 江炳坤任超秦永波
- 关键词：计算机软件与理论数据挖掘K-MEANS计算复杂度信息熵
- 基于云计算架构的分布式数据挖掘研究被引量：1
- 2010年
- 物联网的快速发展对数据挖掘系统提出了新的要求,传统的分布式数据挖掘系统已经无法满足物联网数据挖掘处理的要求。在基于不可信节点的云计算架构基础之上提出了一种新型的分布式数据挖掘模式,实现分布式数据挖掘无缝接入云计算系统,以满足物联网的需求。
- 陈磊王鹏董静宜任超
- 关键词：云计算数据挖掘物联网分布式
- 云计算集群系统负载均衡算法的熵判定值被引量：1
- 2010年
- 分析云计算集群系统与热力学系统的内在相似性,建立云计算集群系统的物理模型。从熵及广义复杂度两方面入手,探讨云计算集群系统均衡负载问题与能量的关系,推出云计算集群系统达到均衡状态所消耗的基本能量值。基于基本能量值,进一步推出云计算集群系统均衡负载的算法复杂度熵判定值,为后期负载均衡算法的改进提供参考标准。
- 董静宜王鹏陈磊任超唐华
- 关键词：云计算
- 基于排队论的火车站售票排队系统的分析与研究被引量：9
- 2010年
- 运用排队模型理论对火车站售票排队系统进行模拟仿真,通过分析模拟出售票窗口的数目对火车站售票排队系统的影响。火车站可以根据客流量动态控制售票窗口数目,有效地为车站节约成本,增加旅客的满意度。应用MATLAB模拟运算结果与成都火车北站实际数据进行对比分析,证明该仿真系统的有效性。
- 陈磊王鹏董静宜任超
- 关键词：计算机仿真排队论MATLAB
- 云模式及其在物联网中的应用被引量：9
- 2010年
- 针对集群系统中分配节点的单节点失效问题,提出了一种基于云计算系统的集群服务方式,采用全新的自适应云调度策略,完成对最优服务器节点的动态选择。策略以心跳表为基础,通过"星级服务"生成不同数目的虚拟服务器组,按照先来先提供服务的竞争机制完成最优节点的选择,保证了当云计算系统的某些部分节点失效时,整个系统仍能继续正常运行,同时也具有自动调整系统负载的作用。最后结合物联网当前面临的难题,探讨了模式在物联网中的应用以及应关注的几个关键问题。
- 任超王鹏董静宜陈磊
- 关键词：计算机科学与技术并行计算云计算云模式物联网
- 算法隐含并行性的物理模型被引量：6
- 2009年
- 利用物理学原理对算法的隐含并行性进行了分析,提出算法的不确定性和高熵态是隐含并行性出现的根源,但算法的隐含并行性会导致算法结果的不确定性。智能算法中先验知识确定程序的搜索方向,隐含并行性提供了对解空间的高速并行搜索,为研究和设计智能算法提供了理论基础。提高算法的先验信息量和隐含并行能力可以得到具备较高智能水平的算法。
- 王鹏王鹏
- 关键词：先验知识不确定性
- 基于Hadoop云计算平台的大规模图像检索方案被引量：27
- 2014年
- 针对传统图像检索方法在处理海量图像数据时面临困扰的问题,提出了一种基于传统视觉词袋(BoVW)模型和MapReduce计算模型的大规模图像检索(MR-BoVW)方案。该方案充分利用了Hadoop云计算平台海量存储能力和强大的并行计算能力。为了更好地处理图像数据,首先引入一种改进的Hadoop图像数据处理方法,在此基础上分特征向量生成、特征聚类、图片的向量表示与倒排索引构建三个阶段MapReduce化。多组实验表明,MR-BoVW方案具有优良的加速比、扩展率以及数据伸缩率,效率均大于0.62,扩展率以及数据伸缩率曲线平缓,适于大规模图像检索。
- 朱为盛王鹏
- 关键词：云计算HADOOPMAPREDUCE图像检索
- 基于负载灰度图映射模型的云集群负载评估方法
- 2012年
- 为了快速评估云计算中百万节点的整体负载状态,通过分析负载均衡本质与图像均衡特征的对应关系,以熵和信息论为基础,构建了集群负载信息向灰度图的映射模型,完成了负载均衡研究向图像均衡分析的转换。通过图像压缩、信息熵、haar小波变换方法对图像进行分析,提出了一种基于图像处理的集群负载评估方法。实验表明,该方法可以较快地评估出集群均衡性,由此得到的集群负载状态值为负载均衡算法的改进提供了新的思路。
- 董静宜王鹏秦永波江炳坤陈磊任超
