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基于Netty框架的农村应急广播高并发数据处理 被引量:3
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作者 黄天天 刘波 《湖南农业科学》 2017年第9期100-104,共5页
针对农村应急广播系统集中高并发数据交互容易造成终端访问服务器不稳定或死机的情况,分析了线程池和Netty框架的异步非阻塞高并发数据处理的优势,提出了采用Netty框架和Java线程池分别处理网络IO操作和业务逻辑、利用长连接提高通讯效... 针对农村应急广播系统集中高并发数据交互容易造成终端访问服务器不稳定或死机的情况,分析了线程池和Netty框架的异步非阻塞高并发数据处理的优势,提出了采用Netty框架和Java线程池分别处理网络IO操作和业务逻辑、利用长连接提高通讯效率的解决方案。经测试,当并发请求数大于1 000时,该方案的响应时间比基于NIO的方案缩短了70%,数据处理速度提升了15.8%,且降低了通信异常出现的概率。该方案在湖南省和安徽省实施后,解决了广播系统终端交互高访问量下广播不稳定的问题,系统运行良好,具有较高的稳定性。 展开更多
关键词 并发数据处理 Netty框架 线程池 网络通信 农村应急广播系统
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基于峰谷分析的气泡形状特征计算方法 被引量:1
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作者 伍雁鹏 彭小奇 胡志坤 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期3037-3042,共6页
基于气泡形状特征是相关工业过程状况的重要标识,提出基于峰谷分析的气泡形状特征计算方法,通过对泡沫图像进行多维峰谷分析,统计在不同方向上气泡的总宽度,并构造与实际气泡同轴相似的超级气泡,然后用最小二乘法进行曲线拟合,以此为基... 基于气泡形状特征是相关工业过程状况的重要标识,提出基于峰谷分析的气泡形状特征计算方法,通过对泡沫图像进行多维峰谷分析,统计在不同方向上气泡的总宽度,并构造与实际气泡同轴相似的超级气泡,然后用最小二乘法进行曲线拟合,以此为基础估算出气泡的平均偏转角度、平均离心率、平均尺寸、数量等形状特征。在仿真实验中,对泡沫图像进行0°,45°,90°和135°方向的均匀扫描及峰谷分析,并估计气泡的平均偏转角度、平均离心率、数量。研究结果表明:与人工的平均偏转角度、平均离心率、数量测量值相比,采用所提出的计算方法所得结果相对误差分别为4.99%,3.46%和31.1%;与其他气泡形状特征计算方法相比,本文所提出的方法具有结果准确、速度快、受光照环境和噪音影响较小的特点,适用于工业现场实时监控。 展开更多
关键词 峰谷分析 泡沫图像 同轴相似椭圆 特征识别
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离散余弦变换和全息技术相融合的图像压缩感知重构 被引量:1
3
作者 黄磊 伍雁鹏 邓轶华 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期34-37,共4页
为了获得理想的图像重构效果,提出一种基于离散余弦变换和全息技术相融合的图像重构算法。首先采用离散余弦变换对图像进行分解保留少数的低频分量,从而构建压缩感知的稀疏基加快重构速度,然后采用全息技术对图像重构结果进行处理,提高... 为了获得理想的图像重构效果,提出一种基于离散余弦变换和全息技术相融合的图像重构算法。首先采用离散余弦变换对图像进行分解保留少数的低频分量,从而构建压缩感知的稀疏基加快重构速度,然后采用全息技术对图像重构结果进行处理,提高图像重构效果,最后采用仿真实验测试算法的性能。实验结果表明,相对于当前经典图像重构算法,本文算法不仅提高了图像重构质量,而且加快了图像重构速度,具有较好的实际应用价值。 展开更多
关键词 图像重构 压缩感知 离散余弦变换 全息技术
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基于移动云计算的计算迁移能效算法 被引量:3
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作者 谢兵 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第10期3014-3019,共6页
移动云计算可以通过应用任务的计算迁移降低执行延时和改善移动设备能效,但面对多云站点选择时,迁移决策是NP问题。针对该问题,提出一种能效计算迁移算法。为了实现截止期限和预算约束下执行时间与代价的多目标优化,算法将优化过程分解... 移动云计算可以通过应用任务的计算迁移降低执行延时和改善移动设备能效,但面对多云站点选择时,迁移决策是NP问题。针对该问题,提出一种能效计算迁移算法。为了实现截止期限和预算约束下执行时间与代价的多目标优化,算法将优化过程分解为三步进行。首先根据用户对时间与代价参数的偏好,设计一种CTTPO算法对应用进行分割,生成迁移模块(云端站点执行)和非迁移模块(移动设备执行);然后为了实现云端多站点间的迁移模块调度,设计一种基于教与学最优化方法的MTS算法,进而产生效率最优的应用调度解;最后设计一种基于动态电压缩放方法的ESM算法,通过多站点的性能缩放进一步降低应用执行能耗。通过两种随机应用结构图进行了仿真实验,实验结果证明,该算法在执行效率、执行代价以及执行能耗上要优于对比算法。 展开更多
关键词 移动云计算 计算迁移 应用分割 教与学最优化 能耗
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改进粒子群算法优化SVM参数的遥感图像分类 被引量:10
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作者 于梦馨 刘波 汤恩生 《航天返回与遥感》 CSCD 2018年第2期133-140,共8页
文章使用支持向量机(SVM)分类算法,结合当下应用较为广泛的智能优化算法,对SVM的参数进行优化选取,以期能够提高遥感图像的分类精度。针对粒子群算法(PSO)优化SVM分类器参数时,存在着容易早熟收敛、分类精度相对较低、容易陷入局部最优... 文章使用支持向量机(SVM)分类算法,结合当下应用较为广泛的智能优化算法,对SVM的参数进行优化选取,以期能够提高遥感图像的分类精度。针对粒子群算法(PSO)优化SVM分类器参数时,存在着容易早熟收敛、分类精度相对较低、容易陷入局部最优解的问题,提出了一种以自适应权重粒子群算法(SAPSO)为基础,引入遗传算法交叉算子的混合优化算法(SAPSO-GA),利用这种改进的算法优化SVM参数对遥感图像进行分类。文章以一景Quick Bird卫星遥感影像为例,对影像进行图像融合等预处理,然后分别使用PSO-SVM算法和SAPSO-GA-SVM算法进行土地利用分类,比较分析两种算法的分类精度,结果表明,改进的算法提高了粒子群算法的搜索性能,能够寻找更佳SVM分类器参数,获得较高的分类精度。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群算法 遗传算法 遥感图像分类
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