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核酸检测的重排算法及其数值模拟

计算机仿真 2024年第3期41卷 278-281页

作者：王彩芳张金晓沈佳杰上海海事大学文理学院上海201306

2022年春季上海遭受到奥密克戎变异株的侵袭,核酸检测是筛查新冠阳性病例的重要手段之一。目前社区常用核酸检测方式是10人/20人混合检测,重点人群单人单管复测。考虑到检测数量的庞大,二次复核易对非阳性人员造成恐慌,仿照CT成像原理,... 详细信息

2022年春季上海遭受到奥密克戎变异株的侵袭,核酸检测是筛查新冠阳性病例的重要手段之一。目前社区常用核酸检测方式是10人/20人混合检测,重点人群单人单管复测。考虑到检测数量的庞大,二次复核易对非阳性人员造成恐慌,仿照CT成像原理,设计一种核酸检测重排方法,每人检测后将检测液分别随机置于多组不同试管中,根据不同组试管中的检测结果(投影数据),利用反投影方法,确定进入二次检测人员。计算机仿真结果表明,上述所设计的重排算法能够实现减少总检测数量和提高进入二次检测人员精度的目的。因此以上重排方法有望进一步应用到智能化的核酸采样机器人上,达到高效检测的目的。

关键词：图像重建重排算法多维投影随机模拟

基于混合自适应Memetic算法的贝叶斯网络结构学习

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系统工程与电子技术 2012年第6期34卷 1293-1298页

作者：沈佳杰林峰浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

Memetic算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,具有较高的全局搜索能力,将其成功应用于贝叶斯网络的结构学习。该算法在基本的遗传算法操作算子中,引入粒子群算法的基本思想,同时利用混沌的遍历性和云自适... 详细信息

Memetic算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,具有较高的全局搜索能力,将其成功应用于贝叶斯网络的结构学习。该算法在基本的遗传算法操作算子中,引入粒子群算法的基本思想,同时利用混沌的遍历性和云自适应的快速收敛性,提出了一种云自适应的混沌变异搜索进行局部搜索,实现全局优化,跳出局部最优。实验证明该算法在贝叶斯网络结构学习中具有很好的效果。

关键词：贝叶斯网络结构学习 Memetic算法粒子遗传算法混沌云自适应

分布式存储系统读写一致性算法性能优化研究综述

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计算机工程与科学 2022年第4期44卷 571-583页

作者：沈佳杰卢修文向望赵泽宇王新复旦大学校园信息化办公室上海200433 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 复旦大学上海市智能信息处理重点实验室上海200433

读写一致性算法被广泛部署到分布式存储系统,以保证读写数据的正确性。然而,读写一致性算法通常需要使用一个复杂的通信协议来保证多个节点读写数据的正确性,会带来较大网络传输开销和读写时延。由于各种读写一致性算法实现机制存在较... 详细信息

读写一致性算法被广泛部署到分布式存储系统,以保证读写数据的正确性。然而,读写一致性算法通常需要使用一个复杂的通信协议来保证多个节点读写数据的正确性,会带来较大网络传输开销和读写时延。由于各种读写一致性算法实现机制存在较大差异,特定的读写一致性算法往往需要部署到特定的存储应用场景,才能高效地执行数据读写操作,保障对其上应用的服务质量。因此,实际的存储系统开发过程中,开发人员往往需要根据存储应用场景选择读写一致性算法,从而减少数据读写操作带来的系统开销。为了明确各种读写一致性算法适合的应用场景,介绍了分布式存储系统中存在的读写一致性问题,并综述了当前读写一致性算法的实现机制。总结了在副本和纠删码2种存储机制下主流的读写一致性算法,比较了这些读写一致性算法在实现机制、网络开销和数据存储开销等方面的特性。在此基础上,结合了单数据中心分布式存储系统和跨数据中心云际存储系统2种经典的应用场景,总结了开发人员在实际存储系统中部署读写一致性算法过程中需要注意的要点,分析了亟需解决的问题和提升数据读写操作性能的可能途径,展望了读写一致性算法未来的发展方向。

关键词：读写一致性算法分布式存储系统纠删码存储系统数据读写操作性能优化

面向大规模校园WiFi网络服务质量边缘监控技术

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福州大学学报（自然科学版） 2023年第5期51卷 690-696页

作者：沈佳杰沈敏虎向望赵泽宇张凯复旦大学校园信息化办公室上海200433

针对WiFi网络需要实时监控和故障难以定位的问题,提出面向大规模校园WiFi网络的边缘测试方案.通过使用容器技术分发网络测试样本,快速将测试任务分发到部署的网络探针节点,从网络边缘侧测试网络性能,实时监控校园网络的运行状态.当WiFi... 详细信息

针对WiFi网络需要实时监控和故障难以定位的问题,提出面向大规模校园WiFi网络的边缘测试方案.通过使用容器技术分发网络测试样本,快速将测试任务分发到部署的网络探针节点,从网络边缘侧测试网络性能,实时监控校园网络的运行状态.当WiFi网络发生故障时,根据从边缘节点采集的测试结果,结合网络拓扑信息,帮助网络运维人员分析导致网络故障的原因.实验测试证明,依托复旦大学WiFi网络,该边缘测试方案能快速分发网络测试样本,获取网络探针设备返回的测试结果数据,从而高效完成大规模校园网络监控任务.

关键词：校园WiFi网络边缘网络测试故障定位网络监控设计用户服务质量

随机相互作用下基态零自旋几率的两体矩阵元相关性

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原子核物理评论 2020年第3期37卷 523-529页

作者：沈佳杰上海海事大学文理学院上海201306 上海市粒子物理与宇宙学重点实验室上海200240

原子核在随机相互作用下呈现出偶偶核基态零自旋占优的现象。过去的研究表明这一现象与两体矩阵元相关。在此基础上,通过改变随机两体系综的每一个两体矩阵元的分布宽度,增强该两体矩阵元的影响,同时保留其他两体矩阵元的分布,分析偶偶... 详细信息

原子核在随机相互作用下呈现出偶偶核基态零自旋占优的现象。过去的研究表明这一现象与两体矩阵元相关。在此基础上,通过改变随机两体系综的每一个两体矩阵元的分布宽度,增强该两体矩阵元的影响,同时保留其他两体矩阵元的分布,分析偶偶核在此系综下的基态零自旋几率。本文发现了基态零自旋几率对某些两体矩阵元不敏感。在此基础上以真实剩余两体相互作用作为随机两体矩阵元分布的中心值,发现了基态零自旋几率与两体矩阵元分布的中心值相关度很大。

关键词：随机相互作用随机两体系综两体矩阵元基态零自旋几率

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随机矩阵的本征值外推性质

原子核物理评论 2013年第4期30卷 398-402页

作者：沈佳杰中国科学院上海应用物理研究所上海201800

外推近似方法在原子核壳模型上取得了一些成功,然而人们对于其原理知道得比较少。这里主要研究并讨论了随机两体系综和高斯正交系综最小本征值。利用截断空间的外推解释了高斯正交系综下的外推公式以及随机两体系综下本征值外推收敛的... 详细信息

外推近似方法在原子核壳模型上取得了一些成功,然而人们对于其原理知道得比较少。这里主要研究并讨论了随机两体系综和高斯正交系综最小本征值。利用截断空间的外推解释了高斯正交系综下的外推公式以及随机两体系综下本征值外推收敛的鲁棒性,即对于壳模型有效相互作用而言,用外推法预言最低本征值收敛性很好。

关键词：高斯正交系综随机两体系综本征值外推方法

纠删码存储系统中数据修复性能优化研究进展与展望

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广西科学 2023年第1期30卷 149-168页

作者：沈佳杰向望沈敏虎武博淳赵泽宇张凯复旦大学校园信息化办公室上海200433

纠删码被广泛应用于分布式存储系统以保存在线应用的用户数据。当部分存储节点发生故障时,纠删码存储系统需使用新的存储节点替换原有失效节点,并恢复失效的用户数据。由于需要执行数据编码、传输和读写等操作,纠删码存储系统通常需要... 详细信息

纠删码被广泛应用于分布式存储系统以保存在线应用的用户数据。当部分存储节点发生故障时,纠删码存储系统需使用新的存储节点替换原有失效节点,并恢复失效的用户数据。由于需要执行数据编码、传输和读写等操作,纠删码存储系统通常需要消耗较长的时间执行数据修复操作,存储的用户数据将长期处于不可靠状态。为了保障存储数据的可靠性,研究学者提出了多种数据修复性能优化方案以减少数据修复时间。本文介绍了数据修复性能优化问题,分析了各个应用场景下主要的性能瓶颈和性能优化难点,总结了提升数据修复性能的主要技术方案和研究工作,并对数据修复性能优化研究领域的未来发展方向进行展望,为纠删码存储系统设计人员准确选择适合特定应用场景的数据修复性能优化方案提供思路。

关键词：分布式存储系统纠删码存储系统数据修复操作数据可靠性性能优化

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考虑装卸顺序的岸桥与集卡协调调度问题研究

计算机应用研究 2016年第12期33卷 3591-3595页

作者：梁承姬沈佳杰上海海事大学物流研究中心上海201306

为解决集装箱港口岸桥和集卡资源紧张的现状,针对岸桥和集卡协调调度问题,综合考虑集装箱顺序及岸桥干涉、集卡作业面调度等约束,建立了一个以最大完工时间最小化为目标的混合整数规划模型。在使用遗传算法求解模型时采用了一种较为新... 详细信息

为解决集装箱港口岸桥和集卡资源紧张的现状,针对岸桥和集卡协调调度问题,综合考虑集装箱顺序及岸桥干涉、集卡作业面调度等约束,建立了一个以最大完工时间最小化为目标的混合整数规划模型。在使用遗传算法求解模型时采用了一种较为新颖的编码方式,同时提出了相应的交叉与变异方法。最后针对不同规模问题,比较了遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)求解,实验结果表明,对于该问题,模型遗传算法在解的优劣性及运行时间上优于粒子群算法。

关键词：岸桥调度集卡调度协调调度遗传算法粒子群算法

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基于改进混合进化算法的贝叶斯网络结构学习

基于改进混合进化算法的贝叶斯网络结构学习

作者：沈佳杰浙江大学

学位级别：硕士

贝叶斯网络（B ayesian Networks, BN）是一种表达节点之间概率分布的图形模型,在不确定性领域的应用表现出了优越的性能,已经成为人工智能、决策系统、机器学习等领域的研究热点。贝叶斯网络学习由参数学习和结构学习两部分组成,而构... 详细信息

贝叶斯网络（B ayesian Networks, BN）是一种表达节点之间概率分布的图形模型,在不确定性领域的应用表现出了优越的性能,已经成为人工智能、决策系统、机器学习等领域的研究热点。贝叶斯网络学习由参数学习和结构学习两部分组成,而构造正确的贝叶斯网络结构是进行参数学习的前提,且贝叶斯网络结构学习已经被证明为NP问题,因此研究有效的贝叶斯结构学习算法具有非常重要的理论意义和现实价值。首先,文章阐述了贝叶斯网络的研究背景、发展现状,并详细介绍了贝叶斯的基本理论和贝叶斯结构学习的常用三类方法。其次,在详细介绍了遗传算法和粒子群算法的基础上提出了混沌混合遗传算法用于贝叶斯结构的学习。该算法融合了遗传算法和粒子群算法,并采用云模型自适应的调整惯性权重,加快收敛,增加种群多样性,并优化了种群的初始化;除此之外,利用混沌的遍历性,实现在约束条件下对所有的结构进行均匀的搜索,提取初始的网络种群,进行混沌搜索,避免局部最优。最后通过实验证明该算法的有效性和高效性。然后,在详细介绍了Memetic算法框架的基础上提出了改进混合进化算法用于贝叶斯结构学习。该算法在进化重组方面利用粒子遗传算法;在局部搜索方面根据混沌映射、云模型的特性提出了云自适应的混沌变异搜索。最后通过实验证明该算法的优越性,并与混沌混合遗传算法进行学习过程的比较,更体现了该算法的较高的学习效率。最后,总结了全文,并提出了下一步的研究方向。

关键词：贝叶斯网络结构学习遗传算法粒子群算法 Memetic算法云模型混沌