高毅
- 作品数：4 被引量：26H指数：3
- 供职机构：武汉数字工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 着色Petri网对高性能集群的建模与性能评估
- 2017年
- 针对形式化建模方法导致的状态空间爆炸问题,提出了一种基于Petri网的高性能集群建模与性能评估方法.首先分析了高性能集群的系统架构,构建了模型的总体结构;然后针对集群系统建立了相应的任务产生子模型和调度子模型,并通过对Petri网进行着色,根据不同种类任务的执行特点设计了相应的任务处理模型.仿真结果表明,利用所建立的模型能够有效评估关键参数对集群性能的影响.
- 黄伟华马中戴新发徐明迪高毅
- 关键词：高性能集群仿真
- 一种特征加权模糊聚类的负载均衡算法被引量：8
- 2017年
- 针对负载均衡算法中多类负载的融合问题,提出了一种基于特征加权模糊聚类的负载均衡算法.首先,将不同系统资源作为负载度量的一个维度,并针对不同维度进行特征加权,实现了对综合负载的量化;然后,引入模糊聚类方法,优化了权重约束,并增加惩罚项,以此对负载进行聚类划分,为负载迁移定位最优目标节点簇.实验结果表明,该算法能够融合多维负载数据,与经典算法相比,集群中节点负载的标准差减小了21%.
- 黄伟华马中戴新发徐明迪高毅刘利民
- 关键词：负载均衡模糊聚类特征加权目标函数
- 基于混合输入神经网络的Φ-OTDR系统模式识别方法被引量：5
- 2023年
- 相位敏感光时域反射仪(Φ-OTDR)已被广泛应用于周界安防以及轨道交通和管道监测等动态传感领域,进一步提升振动信号识别准确率对异常事件及时报警具有重要意义。针对长距离相干探测相位解调Φ-OTDR易受干涉衰落影响而导致误报率较高的问题,笔者提出了基于强度和相位信号混合输入的模式识别方法。所提方法使用多层感知模块提取强度信号中的衰落噪声特征,采用常规一维卷积神经网络作为对照模型。实验结果表明:使用强度和相位作为混合输入的模型对人工敲击、机械挖掘、人为行走和跳跃等4种事件的平均识别准确率可以达到98.8%,优于仅使用相位信号作为输入的一维卷积神经网络模型的平均识别准确率96.1%。采用强度信号辅助相位信号检测的模式识别方法可进一步提高Φ-OTDR的模式识别准确率。
- 李笑高毅吴昊王道宇
- 关键词：光纤光学光纤传感混合神经网络模式识别
- 云控制系统研究现状综述被引量：13
- 2021年
- 云控制系统是软件定义的云计算基础理论和方法在自动控制领域中的延伸和应用,然而其研究尚处于起步阶段,其概念内涵、体系架构、理论方法和关键技术还需进一步明确。通过对体系结构和构成要素的分析,归纳总结了云控制系统的典型特征;综合分析了云控制系统与相关技术的支撑关系;基于云控制系统的理论特点引申出五项关键技术,并对各关键技术的研究现状进行了详细阐述;最后提出了云控制系统未来发展所面临的问题与挑战。
- 吕书玉马中马中戴新发高毅
- 关键词：网络化控制系统云计算工业物联网数据驱动控制
