秦小麟
- 作品数：327 被引量：958H指数：15
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球电子电信文化科学更多>>
- 一种面向云数据中心网络优化的虚拟机部署方法
- 本发明提出了一种面向云数据中心网络优化的虚拟机部署方法，其包括如下步骤：(1)云租户请求资源拓扑分析，分析云用户请求的资源拓扑的特点并根据问题本身的难以程度实施启发式部署策略；(2)执行启发式部署策略，由于该问题本身是N...
- 李鑫廉震秦小麟
- MVL条件下k-out-of-n：S系统的研究
- 2008年
- 复杂网络环境下的系统组件往往处于多种不同状态,二值逻辑(BL)在描述多种组件状态时显得无能为力。本文提出了采用多值逻辑(MVL)分析组件状态,重点描述k-out-of-n:S系统模型,并采用Minkowski距离和定义可生存性函数描述系统状态和可生存性。实验表明,MVL条件下的k-out-of-n:S模型很好地描述了系统的状态和可生存性。
- 郑吉平秦小麟孙瑾
- 关键词：可生存性二值逻辑多值逻辑
- 一种适用于增量查询的持久化图索引结构与查询方法
- 本发明公开了一种适用于增量查询的持久化图索引结构与查询方法，索引结构，包括抽屉和柜子；其中，抽屉用于存放相似元素，包括相同属性相同值的起始顶点以及相同属性不同值的终止顶点组成的边元素；柜子为用于存放与管理抽屉的表结构，其...
- 秦小麟朱世彪王立松王鑫梦
- 一种基于GCN与强化学习的智能路径推荐方法
- 本发明公开了一种基于GCN与强化学习的智能路径推荐方法，首先将实时收集的RFID数据进行预处理，保证数据合理性与有效性；然后使用图卷积网络GCN实现交通路网建模预测部分，依赖历史数据与当前路网信息建模未来时段的交通状况；...
- 秦小麟费珂朱润泽迟贺宇李瑭
- 一种基于并行的图数据索引的持久化方法
- 本发明公开了一种基于并行的图数据索引的持久化方法，包括以下步骤：(1)检测硬盘指定位置是否存在索引文件，如果不存在索引文件将重新创建一个空的索引文件；如果存在索引文件，读取该索引文件并进行索引的重构；(2)计算内存连续可...
- 秦小麟迟贺宇朱润泽李瑭费珂梁吉
- 文献传递
- 空间数据挖掘研究综述被引量：18
- 2007年
- 信息化的发展使得更多的空间数据被使用,因此获取空间知识也就越来越重要和有意义,并使得空间数据挖掘成为一个很有前途的研究领域。本文系统概括了空间分类和预测、空间聚类、空间孤立点和空间关联规则4类空间数据挖掘方法及其进展,最后探讨了空间数据挖掘的未来发展方向。
- 胡彩平秦小麟
- 关键词：空间数据挖掘空间聚类空间关联规则
- 基于正反控制模型的可逆逻辑综合被引量：10
- 2008年
- 对一般Toffoli门进行了衍变和推广,给出了一个正反控制可逆级联模型(PNCRC),该模型拥有五种基本线型,并能正反控制目标位的输出.基于该模型给出了相应的可逆综合算法.对输入数不大于16的NCMCBench-mark函数进行测试并与已有的可逆综合方法比较,结果表明,利用该模型进行的可逆综合,垃圾信息数和可逆门数的优化效果都具有一定程度的改善.
- 管致锦秦小麟施佺郑吉平
- 关键词：可逆逻辑垃圾信息
- 博士后制度与产业技术创新平台建设
- 中国博士后制度是为加速培养和造就年轻的学术技术带头人和科技骨干而制定.在十二五的开局阶段,博士后制度要面向新时期经济建行,面向社会发展,面向科技产业转型.国家大学科技园作为中国特色高等教育体系的组成部分,是我国创新体系关...
- 李博涵秦小麟常志庆
- 关键词：大学科技园博士后制度技术创新
- 文献传递
- 基于PQR-tree的空间查询代价模型被引量：2
- 2012年
- 空间信息处理和地理信息系统等领域的数据管理涉及到海量、高维空间数据对象的处理。本文针对传统数据索引结构在处理这类空间数据时所存在的内存使用过大、I/O消耗过多等问题,通过改进选择查询的代价模型,给出了基于PQR-tree的查询和代价模型,以提高空间数据查询的性能。提出了基于PQR-tree的三阶段并行查询的方法,分别在任务创建、分配、执行阶段进行优化。提出在任务创建和任务分配阶段应用于空间查询中过滤和精炼阶段的有效算法。测试表明,本文算法在处理各种不同分布类型数据集过程中有效降低了空间数据处理对时间和空间的代价和需求,并且并行机制下的代价模型在预测和评估方面也具有较好的精确度。
- 李博涵秦小麟陈逸菲刘亚丽
- 关键词：四叉树R-TREE精炼
- 能量高效的无线传感器网络空间范围查询处理算法被引量：8
- 2011年
- 现有无线传感器网络空间范围查询处理算法能量消耗大且当节点失效时查询处理过程易被中断,无法返回查询结果.文中提出了一种能量高效的算法ESA(Energy-efficient Spatial window query processing Algorithm).它将查询区域划分为若干个网格,每个网格中有一个簇头节点负责收集所在网格中其它节点的感知数据,对这些数据进行聚集运算得到部分查询结果,并将其发送至下一个网格的簇头节点,直至收集到查询区域内所有节点的感知数据,以生成最终的查询结果.ESA算法只需查询区域内的节点发送一次数据消息,减少了发送的数据消息数目.根据ESA的能耗公式给出了两种网格划分和簇头节点选择算法,以降低算法分发查询消息消耗的能量.设计了一种利用节点冗余保证查询处理过程鲁棒性的算法,避免了ESA因节点失效而中断.提出了两种感知数据收集算法,以减少簇头节点收集其邻居节点感知数据的能耗.最后,对ESA算法和现有的IWQE算法(Itinerary-based Window Query Execution)的性能进行了系统的理论和实验分析.分析结果表明:在绝大多数情况下,ESA算法在能量消耗、查询成功率和查询结果质量方面优于IWQE算法.
- 刘亮秦小麟郑桂能李博涵
- 关键词：物联网无线传感器网络查询处理
