公开(公告)号：CN105760220A

公开(公告)日：2016-07-13

申请号：CN201610066773.9

申请日：2016-01-29

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李肯立 ,  陈俊杰 ,  唐卓 ,  李巧巧 ,  陈建国 ,  鲁彬

IPC: G06F9/48

CPC classification number: Y02D10/24 ,  G06F9/4893 ,  G06F9/485

Abstract: 本发明涉及数据处理领域，提供一种基于混合内存的任务与数据调度方法和装置，所述方法包括：步骤1，根据任务与数据的DAG图，获得任务的输入数据与输出数据；步骤2，对所述输入数据与输出数据进行数据分类，得到共享数据源与独立数据源；步骤3，根据任务对处理器和内存的访问时间，获得执行任务最快的处理器，将任务分配到该处理器上，完成初始化调度；步骤4，根据数据分类和初始化调度，对输入数据进行调度；步骤5，根据处理器处理任务和内存访问数据的能耗，对任务所在的处理器和数据所在的内存进行位置调整。本发明充分考虑了数据对任务调度的影响，提高了数据识别的能力，降低了能耗。

公开(公告)号：CN105740431A

公开(公告)日：2016-07-06

申请号：CN201610068317.8

申请日：2016-01-29

Applicant: 湖南大学

Inventor： 唐卓 ,  陈建国 ,  李肯立 ,  龚哲戎 ,  李巧巧 ,  熊燎特

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/2471

Abstract: 本发明提供了一种基于多层周期指数递阶的时序数据预测方法，包括步骤：利用傅里叶级数变换技术分析实时产生的时序数据的周期性，生成多层周期模型；在多层周期模型的基础上，以部分历史数据作为训练数据，进行周期数据的预测权值计算，根据预测权值进行数据预测。本发明通过基于傅里叶级数变换的多层周期划分模型，将历史数据进行抽象，形成数据视图，然后进行多层周期划分，在有效减少数据规模同时又能保持数据特征不变性，有效降低方法的计算复杂性，提高大规模时序数据的预测准确性和运算性能，使得数据预测的速度和精确度能够同时满足要求；还结合Spark云计算技术，实现了时序数据预测并行方法，有效提高大规模时序数据预测的运算性能。

公开(公告)号：CN105740424A

公开(公告)日：2016-07-06

申请号：CN201610066429.X

申请日：2016-01-29

Applicant: 湖南大学

Inventor： 唐卓 ,  鲁彬 ,  李肯立 ,  李巧巧 ,  陈建国 ,  熊燎特

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/35

Abstract: 本发明提供了一种基于Spark平台的高效率文本分类方法，该方法包括：在物理服务器上构建具有虚拟机的HDFS文件系统和Spark平台，并将数据集上传到HDFS文件系统中；Spark平台从HDFS文件系统中读取数据，将数据转换为RDD并将其存储在内存；将所有任务分为不同的stage，然后运行各个任务；对RDD进行预处理；进行训练；测试分类模型。本发明弥补了朴素贝叶斯模型的缺点与不足，还提高了处理的速度；还对数据挖掘和机器学习起到了有效地促进作用：促进了传统的数据挖掘算法向并行的数据挖掘算法转变；对贝叶斯算的改进提高了分类的精度；促进了以Spark平台为基础的算法的改进；最后提高了集群资源利用率。

公开(公告)号：CN105653725A

公开(公告)日：2016-06-08

申请号：CN201610043971.3

申请日：2016-01-22

Applicant: 湖南大学

Inventor： 唐卓 ,  李巧巧 ,  李肯立 ,  刘昆昆 ,  付仲明 ,  钟莹

IPC: G06F17/30 ,  G06F21/62

CPC classification number: G06F16/2282 ,  G06F16/1805 ,  G06F16/212 ,  G06F16/24575 ,  G06F16/285 ,  G06F21/6227

Abstract: 本发明公开了一种针对具有强制访问控制策略的改进了的MYSQL安全数据库的系统访问日志进行处理和分析，对系统运行过程中发生的漏洞和危险事件进行人工标注，提取特征值，定义特征模版，并通过设置不同的模型参数来调整和验证CRFs-BLP模型的正确性和合理性，然后通过标注结果分析与挖掘出系统现有安全策略规则设置上的缺陷，进而修正用户的相关访问权限，以增强数据库系统的安全感知和自我修复能力。本发明提出的强制访问控制策略以达到B1级别安全；其F值达到了93％以上，具有一定的实际意义。

公开(公告)号：CN105760220B

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201610066773.9

申请日：2016-01-29

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李肯立 ,  陈俊杰 ,  唐卓 ,  李巧巧 ,  陈建国 ,  鲁彬

IPC: G06F9/48

Abstract: 本发明涉及数据处理领域，提供一种基于混合内存的任务与数据调度方法和装置，所述方法包括：步骤1，根据任务与数据的DAG图，获得任务的输入数据与输出数据；步骤2，对所述输入数据与输出数据进行数据分类，得到共享数据源与独立数据源；步骤3，根据任务对处理器和内存的访问时间，获得执行任务最快的处理器，将任务分配到该处理器上，完成初始化调度；步骤4，根据数据分类和初始化调度，对输入数据进行调度；步骤5，根据处理器处理任务和内存访问数据的能耗，对任务所在的处理器和数据所在的内存进行位置调整。本发明充分考虑了数据对任务调度的影响，提高了数据识别的能力，降低了能耗。