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云数据中心基于任务映射的虚拟机选择策略被引量：3: 2019年; 改变云数据中心虚拟机选择与放置的相互关系可提高云数据中心的整体性能。为此,提出基于任务映射的虚拟机选择策略。重点考虑任务粒度、虚拟机尺寸、物理主机计算能力等指标,将虚拟机选择与放置2个过程相互结合,分别设计Simple、Multiple(k)、Maxsize(u)和Relation算法,以此构建任务映射虚拟机选择的数学模型。基于Cloudsim模拟器的实验结果表明,通过该策略优化虚拟机选择与放置过程,可减少云数据中心的能量消耗和虚拟机迁移次数,节省云服务提供商的成本。; 刘开南; 关键词：虚拟机迁移任务映射

云数据中心基于遗传算法的虚拟机迁移模型被引量：11: 2020年; 提出云数据中心基于遗传算法的虚拟机迁移模型GA-VMM(genetic algorithm based virtual machine migration)。GA-VMM在虚拟机迁移时刻考虑的问题维度优于常见的策略,使虚拟机的分配与迁移更加合理与公平。建立了云端能量消耗与在线虚拟机迁移时间消耗数学模型,通过全局遗传算法来优化虚拟机迁移和放置策略。利用某个企业的大数据中心作为云端测试环境,对比测试GA-VMM迁移模型与已有的虚拟机迁移策略的性能。测试结果表明,GA-VMM迁移模型能够更好地减少物理主机的使用数量和虚拟机的迁移次数,SLA(service level agreement violation)违规基本处于稳定状态;GA-VMM可以降低数据中心能耗,性能优于已有的迁移策略。; 刘开南; 关键词：虚拟机迁移遗传算法

基于大数据的影视旅游模因引导效应探析被引量：4: 2018年; 近年来，随着社会经济发展和人民生活水平提高，旅游业发展迅猛，“跟着电影去旅游”也成为一种时尚。这种现象不仅在影视圈引发了一场热潮，同时，也引起了旅游行业专家的重视。但是，同一个场景，作为影视作品中拍摄地和作为旅游目的地两个语境存在时，其价值和意义是有差异的，如何将其影响力有效整合，达到相互促进的效果，不仅仅是互为宣传题材的问题，更需要全面探究其内在的联系，深入挖掘影视中旅游模因对旅游目的地的引导效应，以及旅游目的地对于保持影视作品关注度的支撑作用。; 张美云刘开南; 关键词：影视旅游旅游目的地影视作品旅游业发展

基于人工蜂群寻优算法的WSN中继节点布局方案被引量：5: 2016年; 无线传感器网络(WSN)环境下,中继节点位置布局性能优劣是影响网络寿命的关键因素之一。目前,针对三维空间高密度WSN,缺少能够在硬件成本和连通性双重约束条件下提高网络寿命的中继节点位置布局方案。基于网格布局方式,提出了一种基于人工蜂群优化算法的中继节点布局方案(ABC-RNDS)。ABC-RNDS方案采用双层网络拓扑结构,首先使用最小生成树法构建骨干网络,再使用人工蜂群优化算法通过网络参数寻优和限制中继节点总数的方法实现网络寿命的延长。实验验证分析表明,在成本和连通性受约束的条件下,ABC-RNDS算法与传统方案相比能够显著提高网络寿命。; 刘开南韩旭; 关键词：无线传感器网络中继节点网络寿命

基于人工智能技术的影片内容分析方法研究被引量：6: 2018年; 从谷歌人工智能Alpha Go击败围棋大师,到无人机、无人车、智能语音识别等技术取得突破性进展,人们发现人工智能已经成为日常生活的一部分,即使是文化艺术领域也受到冲击,带来新的方法和手段变革。人工智能创作影视作品、音乐作品、美术作品的新闻层出不穷。2017年11月CCTV2《机智过人》机器人PK人类作词作曲节目中,机器人与著名音乐制作人仅差两票;谷歌办人工智能画展,画作拍出8000美元。; 刘开南张步城; 关键词：人工智能技术影片内容 ALPHA 音乐制作人文化艺术影视作品

基于递归卷积神经网络的煤矿智能监控安全生产管理平台关键技术研究被引量：4: 2018年; 针对煤矿井下亮度低、粉尘大、温度高、湿度大以及场景复杂等生产环境,使得监控视频存在目标对象影像不清晰、特征不明显以及干扰元素多等问题,研究了以递归卷积神经网络算法为核心的煤矿智能监控安全生产管理平台关键技术,该技术能够获取高可靠的目标特征向量来提升对象的识别精度,实现在线实时和准确的目标检测与定位,实现煤矿智能监控安全生产管理中特定目标鲁棒性、精确识别和实时预警。; 刘开南; 关键词：神经网络安全生产

一种面向图像分类的流形学习降维算法被引量：7: 2019年; 数据挖掘中的流形学习降维算法可以应用于图像分类等领域。提出一种面向图像分类的流形学习降维算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。该算法是针对高维数据的局部线性嵌入降维算法的改进,其整合了图像识别信息来更好地改善优化效果,达到在处理过程中保证原始数据固有的拓扑组成结构。以标准数据集作为案例进行测试。图像分类功能测试与降维性能测试结果表明:该算法对于人脸图像的分类精度比较高,降维性能良好。; 刘开南冯新扬邵超; 关键词：流形学习局部线性嵌入图像分类人脸识别降维算法

一种新的区间不确定语言信息的排序方法: 2021年; 为拓展现有区间数可能度和相对优势度的衡量方法,将指数函数与模糊互补判断矩阵的排序方法相结合,首先引入不确定语言信息的优先度概念,构造出模糊互补判断矩阵;然后基于提出的优先度,设计了一种新的区间不确定语言信息的排序方法,它能解决排序方法不能相互弥补的失效情况;最后,在区间不确定语言信息环境下,把所提出的区间不确定语言信息排序方法应用到多属性决策领域。实验表明,本文的排序方法是正确与高效的,对企业投资有很好的参考价值。; 苏建烨刘开南; 关键词：优先度可能度

基于EMD.ARXG模型的网络舆情预测研究被引量：2: 2020年; 针对复杂的网络舆情数据,传统的模型预测已经无法对大数据背景下的舆论趋势进行有效的预测,因此,提出一种基于EMD.ARXG(经验模态分解⁃自回归)改进的组合模型来应对复杂的网络舆情预测,该模型弥补了单一预测算法的缺陷,提高了预测模型的准确性。以“韩国萨德”事件和“全国两会”事件作为舆情热点对其进行预测实验,引入WNN(小波神经网络)与EMD⁃BPNN(BP神经网络)进行舆情预测,并与EMD.ARXG模型进行实验对比,实验结果证明,EMD.ARXG模型具有较好的预估准确度。; 于营刘开南杨婷婷刘小飞周雪; 关键词：经验模态分解

云数据中心基于贪心算法的虚拟机迁移策略被引量：10: 2019年; 为了节省云数据中心的能量消耗,提出了几种基于贪心算法的虚拟机(VM)迁移策略。这些策略将虚拟机迁移过程划分为物理主机状态检测、虚拟机选择和虚拟机放置三个步骤,并分别在虚拟机选择和虚拟机放置步骤中采用贪心算法予以优化。提出的三种迁移策略分别为:最小主机使用效率选择且最大主机使用效率放置算法MinMax_Host_Utilization、最大主机能量使用选择且最小主机能量使用放置算法MaxMin_Host_Power_Usage、最小主机计算能力选择且最大主机计算能力放置算法MinMax_Host_MIPS。针对物理主机处理器使用效率、物理主机能量消耗、物理主机处理器计算能力等指标设置最高或者最低的阈值,参考贪心算法的原理,在指标上超过或者低于这些阈值范围的虚拟机都将进行迁移。利用CloudSim作为云数据中心仿真环境的测试结果表明,基于贪心算法的迁移策略与CloudSim中已存在的静态阈值迁移策略和绝对中位差迁移策略比较起来,总体能量消耗少15%,虚拟机迁移次数少60%,平均SLA违规率低5%。; 刘开南; 关键词：虚拟机迁移贪心算法

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刘开南

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