公开(公告)号：CN117912702A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202311844607.3

申请日：2023-12-28

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 杨春兰 ,  张辰 ,  胡文瀚 ,  任洁钏 ,  李志梅

IPC: G16H50/70 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00 ,  G06F17/18

Abstract: 一种基于格兰杰因果分析的脑磁图有向网络构建方法涉及脑磁图功能网络构建和分析技术领域。本发明包含两个部分的内容：首先是数据的准备工作，包括MEG数据预处理流程、MEG数据源重建、提取感兴趣脑区的MEG信号及确认最佳MVAR模型滞后阶数；其次是脑网络的构建过程，包括拟合MVAR模型及格兰杰因果分析。该方法可以获取脑区间的因果关系和节点传递的方向信息。实验结果表明，与基于皮尔森相关系数的传统方法相比，该方法在脑区连接和拓扑属性异常分析，以及基于脑网络的患者分类方面都有优势，能提供更全面和客观的信息。

公开(公告)号：CN104951372B

公开(公告)日：2018-07-31

申请号：CN201510335305.2

申请日：2015-06-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 梁毅 ,  张辰 ,  陈翔 ,  詹静

IPC: G06F9/50 ,  G06F12/02

Abstract: 种基于预测的Map/Reduce数据处理平台内存资源动态分配方法,分配方法分为五个步骤,初始化、任务内存资源使用预测、任务内存资源释放、任务内存资源追加和回溯。本方法针对Map任务和Reduce任务在运行过程中内存资源使用量具有明显波动性的特征,根据Map任务和Reduce任务运行过程中的内存使用量历史记录,采用线性回归和t检验法,统计任务内存使用规律,预测任务后续运行中需要使用的内存量,并根据任务内存使用预测量,动态追加或减少正在运行的Map任务和Reduce任务的内存分配量,从而有效提高Map/Reduce平台内存资源的使用效率,提升Map/Reduce作业的执行效率。

公开(公告)号：CN104317650A

公开(公告)日：2015-01-28

申请号：CN201410531590.0

申请日：2014-10-10

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 梁毅 ,  王玉凤 ,  樊明璐 ,  张辰

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 一种面向Map/Reduce型海量数据处理平台的作业调度方法，属于海量数据处理领域，特别涉及Map/Reduce型海量数据处理平台中的作业调度和资源管理。本发明提出一种基于Reduce任务资源抢占的Map/Reduce作业调度方法，实现在Reduce任务处于空闲等待时，将其所占用的计算资源分配给Map任务使用。本发明主要包括：抢占资源、作业调度模块、应用管理模块、任务执行模块、节点管理模块、任务挂起与恢复方法、面向抢占资源的作业调度方法。本发明可以应用于数据中心的作业调度和资源管理，通过对于Map/Reduce作业中Reduce任务的抢占调度，实现数据中心计算资源的合理分配，提高计算资源利用率，同时缩短作业运行时间。

公开(公告)号：CN104951372A

公开(公告)日：2015-09-30

申请号：CN201510335305.2

申请日：2015-06-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 梁毅 ,  张辰 ,  陈翔 ,  詹静

IPC: G06F9/50 ,  G06F12/02

Abstract: 一种基于预测的Map/Reduce数据处理平台内存资源动态分配方法，分配方法分为五个步骤，初始化、任务内存资源使用预测、任务内存资源释放、任务内存资源追加和回溯。本方法针对Map任务和Reduce任务在运行过程中内存资源使用量具有明显波动性的特征，根据Map任务和Reduce任务运行过程中的内存使用量历史记录，采用线性回归和t检验法，统计任务内存使用规律，预测任务后续运行中需要使用的内存量，并根据任务内存使用预测量，动态追加或减少正在运行的Map任务和Reduce任务的内存分配量，从而有效提高Map/Reduce平台内存资源的使用效率，提升Map/Reduce作业的执行效率。

公开(公告)号：CN104317650B

公开(公告)日：2018-05-01

申请号：CN201410531590.0

申请日：2014-10-10

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 梁毅 ,  王玉凤 ,  樊明璐 ,  张辰

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50

Abstract: 一种面向Map/Reduce型海量数据处理平台的作业调度方法，属于海量数据处理领域，特别涉及Map/Reduce型海量数据处理平台中的作业调度和资源管理。本发明提出一种基于Reduce任务资源抢占的Map/Reduce作业调度方法，实现在Reduce任务处于空闲等待时，将其所占用的计算资源分配给Map任务使用。本发明主要包括：抢占资源、作业调度模块、应用管理模块、任务执行模块、节点管理模块、任务挂起与恢复方法、面向抢占资源的作业调度方法。本发明可以应用于数据中心的作业调度和资源管理，通过对于Map/Reduce作业中Reduce任务的抢占调度，实现数据中心计算资源的合理分配，提高计算资源利用率，同时缩短作业运行时间。