张永平
- 作品数：9 被引量：18H指数：3
- 供职机构：盐城工学院信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于并行压缩感知的物联网海量数据处理被引量：2
- 2012年
- 在大规模和超大规模物联网中往往需要采集和处理海量的数据,这对智能感知系统的寿命及物联网的性能将产生很大影响。提出利用压缩感知采样方法减少物联网中的采集数据,压缩感知是一种能够实现采样和数据压缩同时进行的新型数据采样方法,它通过降低采样率减少采集的数据量。压缩感知算法的计算复杂度较高、自适应性较差,因此提出并实现压缩感知算法的并行处理以提高算法执行速度并尝试引入冗余字典改善算法的灵活性。实验证明并行处理可以显著提高算法的执行速度、增强数据处理的实时性。最后,讨论了引入压缩感知理论后可能的物联网结构变化和未来的工作。
- 张永平张功萱朱昭萌张巍郭箭
- 关键词：物联网海量数据处理信号重构并行处理
- 基于海量物联网数据的并行压缩感知研究
- 物联网是实现人与物、物与物互连的网络。在大规模的物联网中，大量智能感知系统将产生海量的数据，这些数据的采集、处理与存储将对智能感知系统的寿命和物联网的性能产生很大影响。压缩感知是一种能够在采样的同时实现数据压缩的采样方法...
- 张永平张功萱朱昭萌张巍
- 关键词：物联网海量数据压缩感知
- 一种基于内容的数据分发网络及算法被引量：6
- 2013年
- 物联网中通常需要对海量传感数据进行有目的的聚合和分发。设计中通常使用集中式的大规模存储系统管理海量物联数据,合适的数据分发机制对这样的存储系统必不可少。提出一种基于内容的数据分发网络设计。该设计可以和大规模存储中节点网络相结合,在保证存储过程不受影响的前提下收集空闲计算资源,高效完成基于内容的数据分发工作。受虚拟化思想的启发,设计引入"工作者"和"功能块"角色,通过动态调节每个节点上"工作者"的数量实现网络中节点的负载自动调节,同时通过动态装载或切换"功能块"实现不同任务之间计算资源的动态调配。还具体给出了一种基于布隆过滤器的分布式基于内容的数据分发算法。该算法分布于上述数据分发网络,同时通过使用布隆过滤器表示对象及其属性所满足的约束集合,消除了大量冗余计算,可以并行、高效地完成数据分发工作。
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- 关键词：分布式
- 物联网中压缩感知算法的云加速方法被引量：1
- 2014年
- 为了减少采集的数据量,提出在物联网中引入"边采样边压缩"的新型采样方法——压缩感知。针对压缩感知理论中信号重建算法计算复杂度较高的问题,设计并实现了一个基于云平台和代码迁移的算法加速方案;该方案解决了代码并行化的自动翻译、算法向云端迁移、本地和云端执行同步等问题,对可并行化的算法,仅需要增加几个新定义的接口及插入一些描述性的注释,就可以利用云资源实现算法的加速;实验表明,该方案是可行的、有效的。该文还研究了基于物联网资源的云加速方法,提出了基于云加速方案、结合多核/多CPU方法和GPGPU方法,能充分利用已有物联网资源的混合压缩感知算法加速框架,并初步设计了理论运行流程。
- 张永平张功萱朱昭萌
- 关键词：云计算压缩感知物联网并行化
- 基于海量物联网数据的压缩感知及其并行处理
- 物联网是当前人们的研究热点,本文提出使用压缩感知理论处理大规模的物联网中产生的海量数据.压缩感知是一种能够在采样的同时实现数据压缩的采样方法,它可以通过降低采样率显著减少采集的数据量,但压缩感知算法的计算复杂度高、对信号...
- 周健张永平张功萱
- 关键词：物联网海量数据压缩感知并行处理
- 文献传递
- 基于并行压缩感知的物联网海量数据处理
- 在大规模和超大规模物联网中往往需要采集和处理海量的数据，这对智能感知系统的寿命及物联网的性能将产生很大影响。本文提出利用压缩感知采样方法减少物联网中的采集数据，压缩感知是一种能够实现采样和数据压缩同时进行的新型数据采样方...
- 张永平张功萱朱昭萌张巍郭箭
- 关键词：物联网海量数据处理信号重构并行处理
- 一种基于最小二乘优化的快速压缩感知算法
- 2016年
- 压缩感知方法可以以远低于传统采样定理规定的采样率对信号采样。针对压缩感知重构信号的时间较长且随信号增大以极高速率快速增长的问题,提出了面向图像信号的快速压缩感知算法FBWRFI。FBWRFI基于最小二乘方法实现信号的优化重构,利用新定义的整体相关性度量参数选择针对图像信号的最相关原子,引入分块重构理论并重新设计分块大小和测量矩阵,有效降低了重构操作的计算复杂度和计算规模。实验结果表明,FBWRFI算法可以显著降低信号的重构时间,并使随信号增大而高速增长的重构时间的增长趋势变为线性,证明了算法的有效性。
- 张永平张功萱
- 关键词：压缩感知
- 基于CUDA的SVM算法并行化研究被引量：6
- 2013年
- SVM算法在统计分类以及回归分析中得到了广泛的应用。而随着物联网的迅速发展,SVM算法在各种应用中往往需要解决大量数据的快速处理问题。在SVM算法并行化研究中,首先对SVM算法进行分析研究,提出了基于CUDA的SVM算法并行化方案;其次,进一步研究海量数据的处理,提出海量数据处理的并行化方案;最后,通过实验分析对比了并行化算法的性能。
- 张巍张功萱王永利张永平朱昭萌
- 关键词：CUDAGPU支持向量机并行计算
- 基于海量物联网数据的压缩感知及其并行处理被引量：3
- 2012年
- 物联网是当前人们的研究热点,本文提出使用压缩感知理论处理大规模的物联网中产生的海量数据.压缩感知是一种能够在采样的同时实现数据压缩的采样方法,它可以通过降低采样率显著减少采集的数据量,但压缩感知算法的计算复杂度高、对信号的适应性差.针对压缩感知方法的缺点,本文尝试对压缩感知算法并行处理方法以提高压缩感知的计算速度,同时引入冗余字典构造稀疏变换基以提高压缩感知对信号的适应性.
- 周健张永平张功萱
- 关键词：海量数据压缩感知并行处理
