国家自然科学基金(U1233113)
- 作品数：24 被引量：144H指数：5
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- 基于Hadoop的ADS-B数据解析与存储方法
- 2017年
- 广播式自动相关监视系统(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)是国际民航组织(ICAO)推荐使用的集数据通信、卫星导航和监视技术于一体的新一代航空器运行监视系统,可以自动的接收和发送飞机及其周围的信息。随着监视区域内航班数量的增加,对于以秒为单位进行收发信息的ADSB而言,单机环境已经无法满足海量ADS-B数据的解析、存储与分析,本文利用Mapreduce模型提供的高效分布式编程和运行框架对ADS-B数据进行解析,将解析后的数据存储到基于Hive的ADS-B数据仓库,并通过Mysql建立的索引表联合Hive中的分桶操作对信息种类进行划分,有效提高了数据解析效率并避免了Hive中索引不完善引起的查询效率低的问题。实验表明对于海量的ADS-B数据,利用Mapreduce进行解析并利用Hive进行存储分析的效率明显提升。
- 冯兴杰刘芳
- 关键词：ADS-BHADOOPMAPREDUCE
- 进近阶段飞机着陆调度优化被引量：3
- 2013年
- 飞机着陆调度问题属于NP-hard问题,文中建立了进近阶段调度模型,在此模型基础上提出了一种改进的遗传算法来求解此问题。该算法基于双染色体编码方案,构建了满足MPS约束的初始种群,给出了启发式选择算子和自适应变异算子。针对多跑道飞机着陆调度问题,提出了随机分配和选择分配两种跑道分配策略。仿真结果表明,该方法能有效地减少飞机着陆调度中的总延迟,使待着陆飞机快速有序地进入机场着陆。
- 冯兴杰陈素敏
- 关键词：遗传算法自适应
- 基于改进免疫粒子群算法的动态航班着陆调度被引量：4
- 2015年
- 为改进机场终端区空中交通流量管理,对动态航班着陆次序进行适当调整,使机场和空域的可用容量达到最有效利用,减少航班延误造成的经济损失,提出一种新颖的动态免疫粒子群优化算法(DIPSO),重点针对待着陆航班的动态变化,结合滑动时间窗,多方面考虑现实约束,在确保航班延误成本最小的同时,兼顾航班着陆的公平性和管制员的工作负荷。仿真结果表明,在处理动态航班着陆问题上与先来先服务相比有效降低了延误成本。
- 冯兴杰刘东
- 关键词：免疫粒子群优化
- 基于MapReduce的H-mine算法被引量：3
- 2016年
- 频繁模式挖掘是一种非常有效地从数据中获取知识的方法,但是随着大数据时代的来临,现有算法及其计算环境的运算速度、内外存容量面临严峻挑战。针对以上问题,紧密结合MapReduce模型提供的高效分布式编程和运行框架,在深入分析H-mine频繁模式挖掘算法的基础上,通过对H-mine算法频繁模式挖掘过程的并行化改进,提出了一种新颖的基于MapReduce模型的H-mine算法(简称MRH-mine)。MRH-mine算法实现了对H-mine算法在分布式运行环境下的改造,实验表明该算法在面对数据大规模增长的情况下具有良好的性能和扩展性。
- 冯兴杰赵杰
- 关键词：分布式数据挖掘MAPREDUCE并行化HADOOP
- 融合用户和商品评论的双通道CNN推荐算法
- 2019年
- 基于评分矩阵的推荐模型目前被广泛应用,虽达到一定推荐精度,但忽略了评论中大量能够反映用户兴趣爱好的语义信息,且数据稀疏性问题依然存在。针对上述问题,提出融合用户评论和商品评论的双通道CNN推荐算法(C DCNN)。首先将用户和商品评论文本矢量化为词向量,再分别使用两个CNN网络对用户和物品进行特征提取,最后在共享层通过点积项将用户和物品的抽象特征映射到同一特征空间,从而预测出用户对特定商品的评分。在Amazon,Yelp,Beer三组公共数据集上进行实验,结果表明该模型在不同数据集上的MSE都比其他基准算法更小,且有效缓解了数据稀疏性问题。
- 冯兴杰徐一雄曾云泽
- 关键词：推荐系统评分预测
- 改进的Hadoop作业调度算法被引量：5
- 2017年
- 分布式集群普遍存在负载均衡问题,而Hadoop没有考虑到节点间性能的差异.虽然有负载均衡机制,但是效果不太理想,因此运行过程中经常会出现负载不均衡的情况。针对如上问题,深入分析了Hadoop源代码,理清了Hadoop的运行原理,在Hadoop资源管理机制Yarn中改进了Hadoop任务的排序,建立了新的任务排序规则,提出了对各节点性能评价的指标,分为动态性能指标和静态性能指标。在此基础上对Yarn的Fair Scheduler算法进行了改进,形成了考虑节点性能的调度算法。重新对Hadoop源码进行了编译,在所搭建的Hadoop平台上进行了对比实验,证明了加入节点性能指标有效解决了Hadoop负载均衡问题,对Hadoop的运行效率有了很大提高。
- 冯兴杰贺阳
- 关键词：大数据HADOOPYARN负载均衡
- 经验粒子群算法在飞机着陆调度中的应用
- 2015年
- 为高效解决飞机着陆调度问题,对其离散解空间进行连续化编码,提出经验粒子群(experiential particle swarm optimization,EPSO)算法。提炼飞机着陆调度问题中的领域知识作为每个粒子的经验,优化粒子群算法的寻优过程,增加算法的稳定性。引入控制工程领域中的滚动时域控制(receding horizon control,RHC)策略,在尽量考虑问题完整性的前提下,最大限度降低求解的复杂度,形成最终的RHC-EPSO算法。实验结果表明,该算法能够比现有算法更加高效和稳定地找到飞机着陆调度问题的最优解。
- 冯兴杰王满超
- 关键词：粒子群滚动时域控制
- 基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索被引量：4
- 2020年
- 为解决当前流行的哈希检索方法生成的哈希码存在信息冗余,不能很好地保留图像语义相似性等问题,提出一种基于深度卷积神经网络来学习二进制哈希编码的方法。利用深度卷积神经网络提取图像的特征表示;将来自两个完全连接层的图像特征表示输入到哈希层,将分类误差以及阈值误差添加到损失函数中进行训练;将查询图像输入模型得到对应的哈希码。在CIFAR-10和NUS-WIDE两个数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法在检索精度方面优于其它现有哈希方法。
- 冯兴杰程毅玮
- 关键词：图像检索哈希
- 基于动态优先级的机场滑行道调度优化算法被引量：8
- 2016年
- 为提高机场航班的地面运行效率,针对航班滑行道调度问题,提出一种动态调整航班优先级序列的滑行道调度优化策略。为实现该策略,对遗传算法进行改进,采用双链染色体编码的方式,并行优化航班的滑行路径和优先级序列。通过设定两个适应度函数,利用改进的遗传算法确定各航班的滑行路径,根据滑行路径的变化动态调整航班优先级序列,在此基础上由冲突解脱算法得到具体的调度计划。实验结果表明,该算法有效解决了航班间的冲突问题,能得到最优的调度滑行路径和优先级序列。
- 冯兴杰岳鹏涛
- 关键词：遗传算法
- 基于交互注意力的可解释性推荐方法被引量：1
- 2022年
- 目前基于评论的推荐算法大多采用静态独立的方法提取用户和物品评论的潜在特征表示,将用户的偏好表示为静态特征向量,而用户在与不同的物品交互时通常表现出不同的偏好。因此,提出一种基于交互注意力的可解释性推荐方法,利用交互注意力来研究用户评论和物品评论之间的相关性。另外,受LSTM中门控制的启发,模型还增加门控层来自适应地合并两边网络提取出的特征向量,利用注意力因子分解机进一步对高阶特征交互进行建模,实现评分预测。通过注意力权重衡量评论信息,提高预测评分的可解释性。实验结果表明,推荐结果准确性进一步提高,验证了该方法的有效性。
- 冯兴杰崔桂颖
- 关键词：推荐系统
