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1. 云平台下基于截止时间的自适应调度策略

吴仁彪, 张振驰, 贾云飞, 乔晗

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (1): 176-184. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021112018

摘要（214）

HTML （8）

PDF （2505KB）（73）

针对在共享集群中进行任务调度时，无法兼顾任务的响应速度与任务完成时间的问题，提出一种基于截止时间的自适应调度算法。该算法以用户提交的截止时间为依据，根据任务的执行进度自适应地分配适当的计算资源。不同于传统调度方式里由用户提交固定资源参数，该算法在资源约束的情况下会对优先级高的任务进行抢占式调度以保证服务质量（QoS），并在抢占过程结束后额外分配资源补偿被抢占的任务。在Spark平台进行的任务调度实验结果显示，与另一种资源协调者（YARN）框架下的调度算法相比，所提算法能严格地控制短任务的响应速度，并使长作业的任务完成时间缩短35%。

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2. 基于卷积注意力模块和双通道网络的微表情识别算法

牛瑞华, 杨俊, 邢斓馨, 吴仁彪

计算机应用 2021, 41 (9): 2552-2559. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111743

摘要（477）

PDF （1663KB）（634）

微表情是一种人类在试图隐藏自己真实情感时作出的面部动作，具有持续时间短、幅度小的典型特点。针对微表情识别难度大、识别效果不理想的问题，提出一种基于卷积注意力模块（CBAM）和双通道网络（DPN）的微表情识别算法——CBAM-DPN。首先，进行典型微表情数据集的数据融合；然后，分析序列帧中像素的变化值以确定顶点帧位置，再对顶点帧进行图像增强处理；最后，基于CBAM-DPN对图像增强后的微表情顶点帧进行特征的有效提取，并构建分类器对微表情进行识别。优化后模型的未加权F1值（UF1）和未加权平均召回率（UAR）分别可以达到0.720 3和0.729 3，相较于DPN模型分别提高了0.048 9和0.037 9，相较于CapsuleNet模型分别提高了0.068 3和0.078 7。实验结果表明，CBAM-DPN算法融合了CBAM和DPN的共同优势，可增强微小特征的信息提取能力，有效改善微表情识别性能。

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3. 基于双通道卷积神经网络的航班延误预测模型

吴仁彪, 李佳怡, 屈景怡

计算机应用 2018, 38 (7): 2100-2106. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018010037

摘要（726）

PDF （1206KB）（350）

针对航班延误预测数据量大、特征提取困难而传统算法处理能力有限的问题，提出一种基于双通道卷积神经网络（DCNN）的航班延误预测模型。首先，该模型将航班数据和气象数据进行融合，应用DCNN进行自动特征提取，采用批归一化（BN）和Padding策略优化，提升到港延误等级的分类预测性能；然后，在卷积神经网络（CNN）基础上加入直通通道，以保证特征矩阵的无损传输，增强深度网络的畅通性；同时引入卷积衰减因子对卷积通道的特征矩阵进行稀疏性限制，控制不同网络深度的特征叠加比例，维持模型的稳定性。实验结果表明，所提模型与传统模型相比，具有更强的数据处理能力。通过数据融合，航班延误预测准确率可提高1个百分点；加深网络深度后，该模型能保证梯度的稳定，从而训练更深的网络，使准确率提升至92.1%。该基于DCNN算法的模型特征提取充分，预测性能优于对比模型，可更好地服务于民航决策。

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4. 基于HBase和Hive的航班延误平台的存储方法

吴仁彪, 刘超, 屈景怡

计算机应用 2018, 38 (5): 1339-1345. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017102475

摘要（395）

PDF （1151KB）（538）

针对我国目前航班延误平台的移植难、可扩展性差，无法适应民航高速发展所带来的大数据量存储的现状，设计了面向大数据的跨平台、高适用性与高扩展性的航班延误平台。该平台以大数据工具LeafLet为可视化载体，在地图界面实时显示航班轨迹并将轨迹数据加载至HBase数据库中，并且利用信息摘要算法（MD5）重新设计与优化航班数据表的行键，以解决其递增的飞行时间特性产生的"热点"问题；针对HBase过滤器多级查询的缺陷，提出了基于SolrCloud的关联查询算法，利用SolrCloud实现对行键与索引字段的分层存储，从而实现HBase二级快速索引；最后在HBase的历史航班数据与飞行计划数据基础上，构建基于Hive的海量航班信息数据仓库。实验结果显示，航班延误大数据平台的可扩展性与搭建的航班信息数据仓库可以满足民航对数据集中统一存储的需求，而多条件查询的响应速度与无二级索引的集群相比提高了上百倍，并且这种优势随着航班数据量的增长愈发明显。

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