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朱新峰: 作品数：13 被引量：43H指数：4; 供职机构：扬州大学信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学机械工程更多>>

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基于多目标优先级粒子群算法的资源调度策略被引量：2: 2022年; 移动边缘云计算是5G技术的核心之一,也是当下非常热门的通信技术。但当前移动用户数量迅猛增长,传统资源分配方式已不能满足用户需求,因此根据用户的规模及其任务优先级的实时变化,如何合理制定资源分配策略来满足用户对计算单元、存储空间、软件等资源的需求是当下十分热门的研究方向。该文提出了一种基于多目标优先级粒子群算法的边缘云资源调度算法(MPPSO),合理布局多个边缘基站,形成边缘云。在多用户多任务并发时,综合用户数据传输速率、任务能耗、任务优先级和边缘基站性能等多方面因素,设计了两个适应度函数和一种粒子编解码方法,同时引入了帕累托控制机制,协助策略搜索多目标优先级最优解,为边缘云提供最优的资源调度策略,便于实时满足不同用户不同任务的资源需要,不仅使边缘云资源得到了充分利用,也大大提高了用户的使用体验。最后通过实验验证了该算法的有效性。; 朱新峰吴名位王国海; 关键词：粒子群资源调度传输速率帕累托

基于MDP的动态Web服务组合: 2009年; 在面向服务的环境下,单个Web服务往往不能满足用户的要求,这时就需将已有的单个Web服务进行组合,以便产生满足用户需求的组合服务。已有的服务组合方法都很少考虑Web服务的随机性和Internet环境的动态性,从而在服务选择过程中产生的规划都是静态规划,结果导致在服务组合时都以较大概率出现组合失败。针对上述问题,利用马尔可夫决策过程(MDP),设计出利用随机QoS作为指标的Web服务组合算法。; 朱新峰李斌吴俊; 关键词：WEB服务 QOS MDP

轻量级图像超分辨率研究综述: 2024年; 基于深度学习的图像超分辨率(super-resolution,SR)受到广泛关注,其目的是提高图像的分辨率,以便对图像做进一步的处理,如目标检测、图像分类和人脸识别等。图像SR领域相关研究近年来取得了迅猛发展,但有关轻量级SR模型的相关综述还不多见。对基于深度学习的轻量级SR方法研究现状和损失函数进行了分析,并对目前轻量级SR方法进行了新的分类,分别为传统卷积方法和注意力机制方法。系统梳理了图像轻量级SR方法的发展历程和最新进展,指出了每一种方法存在的优势和缺陷。最后对当前轻量级SR技术存在的问题进行了分析,并给出了轻量级图像SR方法未来的研究方向。; 朱新峰宋健; 关键词：图像超分辨率轻量级卷积神经网络

基于大数据分析的移动社交网络用户隐私信息关联关系研究被引量：8: 2018年; 移动社交网络隐私保护问题是目前社交网络应用领域的前沿性课题.现有关于移动社交网络用户隐私保护的研究主要集中于隐私保护数据发布和访问控制等方面,对用户隐私信息间的关联关系研究的很少,不便于进行个性化隐私保护策略设计,增加了用户隐私保护设置的复杂性.为此,该文以大数据分析工具为技术手段,重点研究用户隐私信息间的关联关系,以便为进行个性化隐私保护策略设计提供数据支撑.; 王平水朱新峰; 关键词：隐私保护

移动边缘计算环境下的动态资源分配策略被引量：19: 2019年; 在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用“分治”策略,并将资源模拟成“流体”资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。; 朱新峰张智浩王彦凌; 关键词：分治法资源分配频谱吞吐量传输时延

软件工程课程教学研究被引量：6: 2010年; 研究了软件工程课程的教学特点和目前存在的问题,提出了选择合适的教学内容,强调案例化教学和探索式学习。通过具体开源项目案例使学生真正理解软件工程的基本理论,设计了适合学生特点的课程实验项目,将PBL(project based learning)引入实验教学,为学生积累工程实践经验,并制定了符合软件工程教学特点的课程考核体系。; 朱新峰李斌; 关键词：软件工程教学改革课程体系 PBL 课程考核

遗传算法在MAS测试中的应用: 2008年; 文章提出了对于MAS系统进行测试的一种测试模型,模型中使用了机器学习机制,利用遗传算法产生测试用例。本文在ARES系统中根据遗传算法定义了相关参数,为后续的实验提供了一个基础。; 朱新峰李斌; 关键词：MAS 遗传算法

基于近红外高光谱图像的花生内部霉变快速判别方法研究: 2024年; 目的针对外观正常但内部存在不同程度霉变的花生,探索采用近红外高光谱成像技术结合机器学习方法构建花生内部霉变快速无损判别模型的可行性。方法采集100粒内部霉变和100粒健康花生的近红外高光谱图像构成数据集,将多种经典光谱预处理方法与支持向量机(support vector machine,SVM)组合建立花生内部霉变判别模型,并采用蒙特卡洛-无信息变量消除法(Monte Carlo-uninformative variable elimination,MC-UVE)找出霉变判别中有效的光谱特征波长。结果将Savitzky-Golay卷积平滑方法和二阶求导光谱预处理方法与SVM组合,对内部霉变严重样本判别的总体识别准确率可达95%,对不同程度内部霉变样本的平均识别准确率为88%;基于MC-UVE筛选得到10、5、3个特征波长构建的模型总体识别准确率为90%、85%和82%。结论实验结果表明高光谱技术结合机器学习可为花生内部霉变的快速、无损判别提供可行的解决方案,同时特征波长筛选为基于光电原理的霉变花生色选机系统开发提供了参考。; 朱昊宇王俊杰杨一朱新峰; 关键词：支持向量机

光谱学中的稀疏化方法被引量：1: 2017年; 传统的多元回归方法如偏最小二乘回归(PLSR)、主成分回归(PCA)等通常将所有的变量都用于建立回归模型,这导致模型比较复杂而且也难以解释。在高维或大样本的数据环境下,为了增强模型的可解释,通过找到显著影响模型的一小部分变量或小部分样本来减少模型复杂性。因此需要引入"稀疏化"方法,将校正模型中许多特征对应的回归系数设为0,仅回归系数不为0的特征会出现最终的校正模型中,旨在找出一些对模型具有显著影响的特征,忽略对模型影响不大的特征。本文讨论了回归问题中稀疏化方法及其在光谱分析的应用,给出了稀疏化模型和求解算法的一个综述,介绍了稀疏化方法在光谱学中进行波段选择和样本选择中的应用。; 朱新峰田叶徐琴; 关键词：稀疏化波段选择光谱学

模型检测中的偏序约简: 2009年; 检查并发系统的性质变得日益困难。随着验证方法的发展,一些复杂系统并发性越来越高,越来越难以理解。偏序约简方法被提出以减少自动验证并发系统所需要的时间和内存。文中介绍了偏序约简技术的主要概念和基本算法,介绍了其在LTL中的应用,提出了改进方法。; 朱新峰李斌吴俊; 关键词：并发系统 LTL

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