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陈征

作品数:6 被引量:14H指数:2
供职机构:大连理工大学国家示范性软件学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 2篇蛋白
  • 2篇蛋白质
  • 2篇通信开销
  • 2篇开销
  • 2篇工作流
  • 2篇白质
  • 1篇蛋白质鉴定
  • 1篇调度
  • 1篇多节点
  • 1篇有向无环图
  • 1篇图形处理器
  • 1篇排序
  • 1篇谱图
  • 1篇前置机
  • 1篇自顶向下
  • 1篇协议转换
  • 1篇接入
  • 1篇接入控制
  • 1篇聚类
  • 1篇隔离环境

机构

  • 6篇大连理工大学

作者

  • 6篇陈征
  • 3篇王宇新
  • 3篇郭禾
  • 3篇何增有
  • 3篇陈鑫
  • 3篇田博
  • 2篇于玉龙
  • 1篇王洁
  • 1篇张思萌
  • 1篇段琼

传媒

  • 2篇计算机研究与...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇智能系统学报

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 1篇2016
  • 2篇2015
  • 1篇2014
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于置换检验的聚类结果评估被引量:1
2016年
对聚类结果,传统的评估方法不能从统计意义上对结果评估。ECP是一种新颖的基于置换检验的评估算法。ECP直接对聚类结果进行置换检验从而计算出p-value。为了测试ECP的效果,利用了UCI中的iris,wine,yeast数据集对算法进行评测。实验结果表明,ECP可以在能够接受的时间内运算出比较准确的实验结果。
谷飞洋田博张思萌陈征何增有
关键词:聚类
带通信开销的DAG工作流费用优化模型与算法被引量:7
2015年
通信开销在云环境中无法忽略,但现有DAG(directed acyclic graph)工作流费用优化模型大都未考虑任务之间的通信开销,难以在实际云环境中应用.为此,提出带通信开销的工作流费用优化模型CA-DAG(communication aware-DAG),并在分层算法的基础上提出针对CA-DAG模型的调度算法CACO(communication aware cost optimization).CACO使用前向一致规则(forward consistent,FC)求解工作流的最小完工时间;根据逆向分层策略将任务分层,使费用优化问题从全局转化到局部;采用动态规划方法收集任务在选择服务时产生的零散"时间碎片",增加任务的费用优化空间,改善费用优化效果.仿真实验结果表明,在考虑通信开销时,CACO费用优化效果较DTL(deadline top level),DBL(deadline bottom level),TCDBL(temporal consistency deadline bottom level)都有显著提高.
郭禾陈征于玉龙王宇新陈鑫
关键词:通信开销工作流
网络隔离环境下多节点接入控制技术研究被引量:2
2014年
为了保护重要数据,人们常把服务器置于内部网络与外网隔离.但实际常存在合法的外网用户需要访问内网服务器的情况.为此,采用"客户机-前置机-服务器"架构,实现内外网的隔离访问.采用数据摆渡,解决内外网的隔离通信问题;协议转换,兼容不同远程控制协议,有利于系统扩展;多节点接入控制,处理单节点宕机或多客户机接入问题,有效提高系统可靠性与性能.经过案例分析,表明该架构既能保证系统扩展性,又能保障系统的安全性和可靠性.
陈征陈银慧于玉龙陈鑫王宇新郭禾
关键词:前置机协议转换
CUDA-TP:基于GPU的自顶向下完整蛋白质鉴定并行算法被引量:1
2018年
蛋白质及蛋白质翻译后修饰(post-translational modifications,PTMs)的鉴定是蛋白质组学研究的基础,对整个领域的进一步发展有着十分重要的意义.近年来,质谱设备的快速发展使得获取"自顶向下"(top-down,TD)的高精度完整蛋白质质谱数据成为可能.目前基于TD质谱数据的完整蛋白质鉴定算法虽然在匹配精度、PTM位点的推断上取得了一些成效,但它们运行时间还有很大的不足和提升空间.利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)可以将大规模的重复计算并行化,提高串行程序的执行速度.CUDA-TP算法基于通用并行计算架构(compute unified device architecture,CUDA)来计算蛋白质与TD质谱数据的匹配分数.首先,对每一个质谱数据,CUDA-TP利用优化的MS-Filter算法在蛋白质数据库中过滤出其对应的少数候选蛋白质集合,然后通过AVL(adelson-velskii and landis)树加速质谱匹配过程.GPU中的多线程技术被用来并行化谱图网格及最终数组中所有元素的前驱结点的求解.同时,该算法还使用target-decoy策略来控制蛋白质与质谱图匹配结果的错误发现率(false discovery rate,FDR).实验结果表明:CUDA-TP算法能够有效地加速完整蛋白质的鉴定,速度分别比MS-TopDown和MS-Align+快10倍与2倍.到目前为止,这是唯一能够利用CUDA架构来加速完整蛋白质鉴定的研究工作.CUDA-TP源代码公布在https://github.com/dqiong/CUDA-TP.
段琼田博陈征王洁何增有
关键词:蛋白质鉴定图形处理器
面向PCP-MS数据的PPI网络推断算法
2019年
随着蛋白质组学的发展,研究者们开始聚焦于人类的全部蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络的建立,质谱分析技术已成为预测蛋白质相互作用的代表方法。质谱技术是构建蛋白质相互作用网络的主要实验手段之一,基于质谱技术产生了大量的蛋白质纯化数据,如AP-MS数据和PCP-MS数据等。这些数据为PPI网络的构建提供了重要的数据支持,但是通过人工的手段来构建PPI网络不仅低效,而且很不现实。因此,面向PCP-MS数据的网络推断算法是生物信息学研究的一个热点问题。文中针对一类主流的质谱(PCP-MS)数据的PPI网络构建算法问题开展研究,从解决目前存在的瓶颈问题出发,达到构建高质量PPI网络的目的。现有的面向PCP-MS数据的PPI网络推断算法的研究还处于初级阶段,相关方法较少。同时,算法结果的质量还存在着一些问题:1)很多错误的相互作用被包含在不同的推断算法结果中,同时一些正确的相互作用在结果中被遗漏;2)不同的推断算法在同一数据集上的表现差异较大;3)对于不同的数据集,同一算法表现性能的波动方差较大。因此,为了从PCP-MS数据中推断出结构可靠、质量较高的PPI网络,文中提出一种基于相关性分析与排序整合的PPI评分方法。该方法基于无监督学习,包括以下两个步骤:1)计算蛋白质之间的相关系数,得到多组相关性结果;2)采用排序整合的方法对多组结果进行整合,得到整合后的PPI分数。实验结果表明,所提方法在不使用参考标准的情况下,可以达到与有监督学习方法接近的结果。
陈征田博何增有
关键词:PPI网络
兼顾费用与公平的带通信开销的多有向无环图调度被引量:3
2015年
针对云环境下多有向无环图(DAG)工作流的调度算法应考虑执行时间、费用开销、通信开销、公平性等多个指标的问题,在模型带通信开销的DAG(CA-DAG)的基础上结合公平性算法提出一种优化完成时间的后向求异(BD)原则与兼顾费用和公平的多DAG调度策略CAFS。CAFS调度策略分为两个阶段:预调度阶段利用带通信开销的工作流费用优化(CACO)算法在考虑通信开销的同时求解所有任务的最优服务并优化费用,采用fairness算法得到较公平的调度顺序;调度阶段采用BD原则,根据在预调度阶段得出的调度顺序进一步优化整体的完成时间并执行调度。实验结果表明,CAFS调度算法具有较好的公平性,在不提高费用的基础上时间减少19.82%。
王宇新曹仕杰郭禾陈征陈鑫
关键词:通信开销公平工作流
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