吕雅洁
- 作品数：4 被引量：33H指数：3
- 供职机构：中国矿业大学信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程电子电信更多>>
- 基于Spark的LIBSVM参数优选并行化算法被引量：21
- 2016年
- 利用Spark集群设计LIBSVM参数优选的并行化实现.LIBSVM是一款广泛使用的SVM软件包,广泛应用于模型搭建、样本训练和结果预测等方面.在用LIBSVM训练数据集时,参数的选择对训练结果影响显著,其中以参数C和g最为重要.LIBSVM软件包中采用网格搜索算法对C、g参数组合进行寻优,尽管该算法在单机上实现了并行化,但当数据量达到一定程度时,仍需要花费大量的时间.基于Spark并行计算架构,进行了LIBSVM的C、g参数网格优选并行算法的设计与实现.实验结果表明,提出的并行粗粒度网格搜索C、g参数优选算法比传统算法速度提升了近7倍,而且这一提升将随着集群规模的扩大而进一步加大.另一方面,在粗粒度网格搜索的基础上,进而提出的细粒度并行网格搜索算法又进一步提升了C、g参数组合的优选结果.
- 李坤刘鹏吕雅洁张国鹏黄宜华
- 关键词：LIBSVM网格搜索并行化SPARK
- 基于Spark的LIBSVM参数优选并行化算法
- LIBSVM软件包中采用网格搜索算法对C、g参数组合进行寻优，尽管该算法在单机上实现了并行化，但当数据量达到一定程度时，仍需要花费大量的时间。随着大数据并行处理技术的快速发展，在计算集群上探索C、g参数组合的并行寻优有望...
- 李坤刘鹏吕雅洁张国鹏黄宜华
- 基于Spark平台的微震监测快速定位方法研究被引量：4
- 2016年
- 针对微震监测海量震动波数据实时处理难题,提出了在Spark大数据处理平台上对大量震动数据进行处理,提出基于粒子群寻优策略的震动波震源TDOA定位的并行计算程序思路,并在3台机器组成的小型Spark集群环境下进行试验验证。试验证明了在Spark平台上做海量震动波数据处理的可行性,并且证明了与单机震源定位计算相比,此方法可以有效加快最优解的收敛速度,提高处理效率。
- 丁恩杰吕雅洁胡东平陈卿
- 关键词：微震监测TDOA定位并行粒子群算法
- 感知矿山物联网发展现状及展望被引量：8
- 2015年
- 智慧矿山是煤矿今后发展的方向。随着物联网技术的飞速发展,将其应用于煤矿开采中不但可以提高煤矿开采效率,更可以保障人员安全。通过对现阶段物联网在煤矿开采技术中应用调研,总结出其在煤矿产业中发展的不足,并提出相应的改进方案。最后,结合物联网现存的成熟技术,探讨其与煤矿开采的进一步结合。
- 丁恩杰刘亚峰吕雅洁
- 关键词：物联网云计算
