黄晶
- 作品数：7 被引量：33H指数：4
- 供职机构：湖南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划湖南省教育科学“十二五”规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种迁移开销感知的虚拟机动态整合算法
- 2016年
- 现有的以降低能耗为目标的虚拟机动态整合算法通常忽略了虚拟机迁移所带来的消极影响,导致虚拟机的动态整合虽然减少了数据中心的能耗,但不合理的虚拟机迁移次数较多,极有可能增加了SLA(Service Level Agreements)的违例率。针对上述问题,提出了一种迁移开销感知的虚拟机动态整合算法Mig CAP(Migration Cost Aware Policy),定义了迁移收益参数EMP,Mig CAP算法通过EMP值的大小来决定是否需要进行虚拟机的迁移,避免了不合理的虚拟机迁移的发生。实验结果表明,Mig CAP算法与现有的其他虚拟机动态整合算法相比,能够在有效减少能耗和降低SLA违例率的基础上,显著减少虚拟机迁移次数。
- 张欢李仁发黄晶
- 一种基于DAG的MapReduce任务调度算法被引量：7
- 2014年
- Hadoop已成为研究云计算的基础平台,MapReduce是其大数据分布式处理的计算模型。针对异构集群下MapReduce数据分布、数据本地性、作业执行流程等问题,提出一种基于DAG的MapReduce调度算法。把集群中的节点按计算能力进行划分,将MapReduce作业转换成DAG模型,改进向上排序值计算方法,使其在异构集群中计算更精准、任务的优先级排序更合理。综合节点的计算能力与数据本地性及集群利用情况,选择合理的数据节点分配和执行任务,减少当前任务完成时间。实验表明,该算法能合理分布数据,有效提高数据本地性,减少通信开销,缩短整个作业集的调度长度,从而提高集群的利用率。
- 唐一韬黄晶肖球
- 关键词：DAG调度算法MAPREDUCEHADOOP异构环境
- 融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法被引量：1
- 2015年
- 基于传感器的人体行为识别是一个新兴研究领域,作为物联网的一项重要应用,在医疗监护、助老助残、智能办公/家居等方面有着广阔的应用前景。识别率是行为识别的一个重要衡量指标,而特征和分类算法又是影响识别率的两个重要因素。提取了基于多传感器行为识别架构的关联特征,并引入压缩感知和稀疏表示理论,提出一种多任务压缩感知行为识别方法。最后,在基准数据库上采用个体无关的留一验证方法进行了大量实验,结果表明所提出的融合关联性的多任务压缩感知行为识别方法能有效提升行为识别率,与对应的单任务行为识别方法相比,识别速度提高约56%。
- 段梦琴李仁发黄晶
- 关键词：物联网特征提取
- 信息—物理融合系统中建模方法综述被引量：8
- 2016年
- 信息—物理融合系统(CPS)不仅包含离散的计算过程、网络通信,还涉及处理连续的物理事件。从CPS所涉及的离散系统和连续系统2个方面出发,分别介绍了当前存在的一些建模理论及基于该理论的开发工具,并概括总结了它们在CPS领域的应用。对CPS亟需解决的问题做了简单介绍,并在此基础上提出了解决CPS建模问题可能存在的4种可行的方法,为CPS建模研究者提供参考。
- 李仁发杨帆谢国琪黄晶段梦琴
- 基于异构计算的三维FDTD并行算法及其在电磁仿真中的应用被引量：4
- 2017年
- 时域有限差分(FDTD)法是求解电磁学中麦克斯韦方程组的重要方法之一,一直以来获得了广泛的使用,但是应用于电大尺寸目标仿真时存在巨大的耗时问题。为解决这一问题,利用图形处理器(GPU)的并行处理特性,结合计算统一设备架构(CUDA),以低通滤波器为算例,实现了时域卷积理想匹配层(CPML)吸收边界的三维FDTD高性能加速计算,目标网格数达5百万。实验在Fermi架构的Quadro 4000和Tesla M2050两款GPU上实测,误差均在10^(-4)范围内,相对于同时期的CPU分别可获得36和55倍以上的加速,结果表明该方法具有精度高、效率高、通用性和实用性强等特点。
- 周兰花付彬李仁发刘新忠黄晶
- 关键词：计算电磁学FDTD异构计算计算统一设备架构
- 一种基于数据驱动的CPS建模方法研究被引量：10
- 2016年
- 信息-物理融合系统(CPS)由物理事件与计算系统两大部分组成,前者专注于处理连续的物理过程,与时间的流逝存在密切联系;后者则只能处理基于0-1机制的离散问题,两者存在本质上的差别.传统的建模方法一般需事先估计系统将要经历的状态及每一个状态转换所需的时间,这在复杂的CPS(Cyber-Physical System)环境中难以预测,也没有真正意义上实现计算系统与物理事件之间的交互.因此,我们提出一种新的建模方法 DCDM:面向CPS的真实环境经传感器、网络等测试得出一些原始的离散数据,通过一定的数学方法(GMDH)从数据出发建立系统的连续模型,为了缩小离散数据与连续模型之间的误差,采用反馈控制的方式不断调整两者之间的差距,直至其减小到一定的范围之内.DCDM从根本上改变了传统的建模方式,提出了一种从离散数据出发建立系统模型的思想,通过反馈控制实现物理事件与计算系统之间的深度融合.DCDM具有以下4种优势:(1)建模对象容易获得且更加客观,能真实反映系统本身;(2)通过数学方法直接实现参数的筛选,去除冗余属性,减小弱影响因子对系统模型的影响;(3)相较于其他数据拟合的方法,DCDM具有更加简单的复杂度,能节约大量的计算时间;(4)在离散数据与连续模型之间的误差方面,相较于其他的算法有着明显的改进.实验结果表明,在真实数据集中,DCDM的执行速度快于当前最新的数据建模方法,且数据集越大优势越明显.
- 杨帆刘彦李仁发段梦琴谢国琪黄晶
- 关键词：GMDH反馈控制物联网
- 移动传感器网络中能量有效分簇算法被引量：3
- 2014年
- 针对移动传感器网络中节点移动及能量有限问题,提出基于TDMA和事件触发的能量有效分簇算法。该算法以移动网络为应用背景,结合时分复用,通过分析簇头节点剩余能量及簇头节点移动进行分簇,以减少网络中簇重构次数,有效均衡系统中节点能耗,并延长网络生存时间。仿真结果表明:所提出方法相对CBVRP算法簇重构次数可减少6.0%,相对MCR算法网络生存时间提高了10%。
- 陈伟宏李仁发黄晶
- 关键词：移动传感器网络分簇
