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张彤

作品数:7 被引量:22H指数:3
供职机构:浙江工业大学信息工程学院更多>>
发文基金:浙江省自然科学基金浙江省科技厅重大专项基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 4篇云计算
  • 2篇调度
  • 2篇医学影像
  • 2篇任务调度
  • 2篇体绘制
  • 2篇权值
  • 2篇交互平台
  • 2篇HADOOP
  • 1篇协同交互
  • 1篇聚类
  • 1篇OPENST...
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇K-MEAN...
  • 1篇并行化
  • 1篇不平衡
  • 1篇不平衡数据
  • 1篇传输协议
  • 1篇存储模块
  • 1篇DOCKER
  • 1篇SPARK

机构

  • 7篇浙江工业大学

作者

  • 7篇张彤
  • 5篇吴哲夫
  • 2篇朱健军
  • 2篇吴福理
  • 2篇肖鹰
  • 1篇梁荣华

传媒

  • 2篇互联网天地
  • 1篇杭州电子科技...
  • 1篇中国科学:信...
  • 1篇集成技术
  • 1篇第十届中国计...

年份

  • 2篇2016
  • 2篇2015
  • 3篇2014
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于云平台的医学影像可视交互平台
针对传统医学影像可视化软件难以实现跨平台访问,以及有限的影像数据的存储和体绘制能力,且缺少协同可视化共享的机制,本文提出一个基于云平台的医学影像可视化平台。利用云平台超大的存储容量以及强大的图形图像处理能力,在云端进行医...
吴福理张彤梁荣华
关键词:医学影像云计算体绘制
基于Spark平台的K-means聚类算法改进及并行化实现被引量:11
2016年
针对K-means算法在数据聚类过程中初始值选取的随机性问题,基于非均匀采样原则对该算法进行改进。同时,针对聚类算法并行化的需求,基于Spark平台对改进算法进行了并行化实现。单机串行处理和集群并行化实验证明了该改进算法在处理海量数据集时具有更高的准确性和稳定性,且在Spark平台上的并行化实现具有良好的加速比和可扩展性,从而表明该算法能在实际的海量数据处理中高效运行。
吴哲夫张彤肖鹰
关键词:K-MEANS聚类SPARK并行化
一种基于特征选择的不平衡数据分类算法被引量:4
2016年
不平衡数据分类是当前机器学习的研究热点,传统分类算法通常基于数据集平衡状态的前提,不能直接应用于不平衡数据的分类学习。针对不平衡数据分类问题,文章提出一种基于特征选择的改进不平衡分类提升算法,从数据集的不同类型属性来权衡对少数类样本的重要性,筛选出对有效预测分类出少数类样本更意义的属性,同时也起到了约减数据维度的目的。然后结合不平衡分类算法使数据达到平衡状态,最后针对原始算法错分样本权值增长过快问题提出新的改进方案,有效抑制权值的增长速度。实验结果表明,该算法能有效提高不平衡数据的分类性能,尤其是少数类的分类性能。
肖鹰吴哲夫张彤王中友
基于权值的Hadoop调度算法改进与实现
针对当前Hadoop集群自带的任务级调度分配方法在实际处理作业时存在资源分配不均的问题,提出了一种基于权值的任务调度分配算法。该算法结合节点当前的负载状态、节点物理性能和任务优先级等作为依据,通过权值排序当前的作业队列并...
朱健军张彤吴哲夫
关键词:云计算任务调度权值
文献传递
基于Docker的OpenStack云平台卷存储模块的设计被引量:2
2015年
Docker与Open Stack结合的云平台能够在秒级创建虚拟机,同时可以提供轻量级的Paa S服务,但由于Docker使用的是本地存储,不支持Cinder共享存储。设计了一个卷存储模块vol-manager,通过修改和增加相关驱动的代码,将本地卷存储直接挂载到容器中,实现了容器中部分数据的持久性存储。
吴哲夫邬新东张彤
关键词:OPENSTACKDOCKER
基于云平台的医学影像可视交互平台被引量:5
2014年
针对传统医学影像可视化软件难以实现跨平台访问,以及有限的影像数据的存储和体绘制能力,且缺少协同可视化共享的机制,本文提出一个基于云平台的医学影像可视化平台.利用云平台超大的存储容量以及强大的图形图像处理能力,在云端进行医学图像的编解码、分割及高级体绘制,然后本文提出支持协同可视化的自适应医学元数据和图像数据传输协议,通过浏览器和云端的实时交互以及浏览器和浏览器的对等传输,实现了影像的各种二维和三维协同可视化交互功能.实验结果表明,我们的平台不仅能以协同方式支持大容量数据的二维实时浏览和伪彩映射,而且支持三维的高级分割和体绘制操作,并且有较好的实时交互性.
吴福理张彤梁荣华
关键词:医学影像云计算体绘制传输协议协同交互
基于权值的Hadoop调度算法改进与实现
2015年
针对当前Hadoop集群自带的任务级调度分配方法在实际处理作业时存在资源分配不均的问题,提出了一种基于权值的任务调度分配算法。该算法结合节点当前的负载状态、节点物理性能和任务优先级等作为依据,通过权值排序当前的作业队列并将空闲资源优先分配给权值高的任务,从而实现运行过程中作业任务的自适应动态调度。实验结果表明,改进算法相比原来的FIFO算法有30%的性能提升。
朱健军张彤吴哲夫
关键词:云计算任务调度权值
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