杜娇
- 作品数：12 被引量：33H指数：4
- 供职机构：新疆大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于RRAM的混合存储模型被引量：1
- 2018年
- 传统的DRAM受其存储密度、工艺尺寸限制已不能满足大数据时代对海量信息存储的需求。针对这一问题,提出一种混合存储模型。在传统内存结构的基础上,引入阻变存储器(RRAM)作为同级存储设备,利用其存储密度高、扩展性强、非易失性等特性提高内存系统的容量和可靠性。通过构建混合内存控制器,合理分发请求,利用DRAM快速的写效率特性弥补新型存储器写延迟的缺点。在测试集PARSEC下对混合内存系统的读写性能进行测试与分析,验证了混合存储模型有效性。
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- 关键词：性能评测内存
- 基于内存云的数据存储优化策略
- 2018年
- 为了解决数据在内存云(RAMCloud)存储过程中易丢失的问题,采用重复数据覆盖删除的思想,在前人的基础上提出了基于内存云的数据存储优化策略(data storage optimization strategy,DSOS)。首先,确定内存云数据的存储处理的情况,并建立相关的数据副本模型;其次,对系统中的重复数据建立数据指纹索引查找到重复的数据;最后,通过布隆过滤器将内存云中的重复数据过滤,从而实现了内存云数据处理存储的优化。实验结果表明,在20台普通PC机搭建的内存云集群中,实施数据存储优化策略的系统比原系统在存储处理数据时提高了0.5%,此外,提出的数据存储优化策略在不影响系统性能的前提下,还有效节约了系统在存储处理数据时的内存空间,并且提高了存储效率。
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- 关键词：大数据数据副本布隆过滤器
- 基于Redis的矢量时空查询算法被引量：4
- 2018年
- 鉴于时空数据的矢量查询应用中缺乏对时间维的考虑,基于Redis丰富的数据存储组织方式,提出矢量时空数据的分层存储结构,通过建立空间-时间分级索引,对时空要素对象进行前缀编码,快速过滤、筛选并满足查询几何类型的时空数据,构建时空范围查询方案。经测试,基于Redis的矢量时空数据分层组织及两级索引机制,与Oracle Spatial进行比较,可有效提高查询效率4.5倍,具有良好的并发性,验证了该方法更适用于海量时空数据高效查询与并发处理需求。
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- 关键词：HILBERT曲线
- 基于写页面热度的混合内存页面管理策略被引量：2
- 2021年
- 针对阻变存储器(RRAM)写延迟大的问题,提出一种基于写页面热度的混合内存页面管理策略,将写页面进行冷热区分,存于动态随机访问存储器(DRAM)上,减少RRAM上的写数量.在基准程序集PARSEC下对混合内存系统的性能进行测试与分析.结果表明,所提出的页面管理策略可以有效地提高系统性能.
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- 基于改进的LeNet-5卷积神经网络交通标志的识别被引量：6
- 2020年
- 针对目前现有交通标志识别算法耗时长、识别率低等问题,提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络模型(Improved LeNet-5 Convolutional Neural Network,ILN-CNN).首先,对原有的LeNet-5卷积神经网络模型构造2个相对独立的不同卷积核的子卷积网络,用于加快特征提取;其次,增加子网络中卷积核的个数,以增强网络区分不同交通标志的能力;最后,添加激活函数ReLU,增加Dropout层,以达到加快函数收敛,避免CNN过度拟合,降低神经元间互适应的效果.实验结果表明:与传统的系统结构相比,ILN-CNN对交通标志的识别准确率达到93.558%;比BP神经网络模型、支持向量机分类算法分别提高了12.206%和4.018%,并且在识别时间上具有一定的优势.
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- 关键词：交通标志识别卷积神经网络
- 基于特征整合的卷积神经网络草地分类算法被引量：6
- 2019年
- 为提高遥感影像草地分类的精度,分析了卷积神经网络中提取图像特征的特点,提出了一种基于特征整合深度神经网络的遥感影像特征提取算法。首先,将遥感影像数据进行PCA白化处理,降低数据之间的相关性,加快神经网络学习的速率;其次,将从卷积神经网络中提取到的浅层特征和深层特征进行双线性整合,使得整合后的新特征更加完善和优化;最后,对遥感数据进行训练,由于新特征中有效信息的增加,使得特征表达能力得到提高,达到提高草地分类准确率的目的。实验结果表明:该算法能够有效地提高草地分类的准确率,分类精度达到94.65%,相较于卷积神经网络、BP神经网络和基于SVM的分类算法分别提高了4.3%、10.39%和15.33%。
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- 关键词：遥感影像卷积神经网络
- 基于安卓平台的旅游社交软件的设计与开发被引量：4
- 2014年
- 自从安卓手机操作系统发布以来,它便以开放性、不受束缚、丰富的硬件、方便开发等优势风靡全世界,我们利用安卓手机平台,开发了一款旅游社交平台软件,该软件采用安卓Sdk4.0进行开发,采用了C/S模式,可以节省网络资源,简单,易用,服务器端采用Java Web开发,数据库采用了免费的Mysql。它可以给用户提供你最想要的旅游栏目,让你置身于朋友的海洋之中,从此出行旅游更加方便。
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- 基于改进的卷积神经网络LeNet-5乳腺疾病诊断方法被引量：3
- 2019年
- 针对计算机辅助乳腺疾病诊断方法准确率低、耗时长等问题,提出一种基于改进的卷积神经网络(CNN)的乳腺疾病诊断方法.该方法从以下3个方面做了改进:(1)设计双通道卷积神经网络来解决单通道特征提取不充分的问题;(2)采用Dropout技术有效地防止过拟合现象;(3)采用支持向量机(SVM)代替传统的Softmax分类器以减少运算量,提高运算速度.测试结果表明:所提出的分类模型平均准确率高达92.31%,平均训练时间为968s,充分验证了该方法的有效性.
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- 关键词：计算机辅助诊断卷积神经网络双通道医学图像分类
- 卷积神经网络在遥感影像中草地分类的应用被引量：1
- 2019年
- 为了提高遥感影像草地分类的精度,对卷积神经网络模型在遥感影像草地分类中的应用进行研究,提出一种基于主成分分析(PCA)白化的卷积神经网络草地遥感分类网络结构.通过对遥感影像数据进行PCA白化处理,能有效地降低数据之间的相关性,加快神经网络学习速率,加强特征学习的能力.在此基础上对采样层进行随机池化操作,提高了网络分类的泛化能力,达到提高草地分类准确率的目的.实验结果表明:该算法能够有效地提高草地分类的准确率,分类精度达到94.65%,比传统卷积神经网络、BP神经网络和SVM分类算法分别提高4.3%,10.39%和15.33%.
- 张猛钱育蓉杜娇范迎迎
- 关键词：遥感影像卷积神经网络
- Spark下遥感大数据特征提取的加速策略被引量：6
- 2017年
- 提出一种基于Spark分布式内存计算框架的遥感大数据特征提取策略。采用Landsat8为数据源,以计算归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)为例开展实验。实验结果表明,在相同硬件环境、处理任务、数据量的条件下,Spark处理遥感大数据的速度较单机模式下的处理遥感大数据提升了约2倍,基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)处理模式较Spark-standalone处理模式处理速度提升了约1.2倍,基于Spark下的HDFS存储模式下,栅格切分遥感大数据较非栅格切分处理速度提高了约1.5倍。
- 黄震钱育蓉范迎迎杜娇
- 关键词：HADOOP分布式文件系统
