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Chinese Journal of Electronics 2021年第5期30卷 876-884页

作者： QIAO Sibo pang shanchen WANG Min ZHAI Xue DAI Feng College of Computer Science and Technology China University of Petroleum College of Control Science and Engineering China University of Petroleum College of Information Science and Engineering Shandong University of Science and Technology

Popularity prediction of online video is widely used in many different scenarios. It can not only help video service providers to schedule video web sites,but also bring considerable profits on investment for both providers and advertisers if popularity of online video is predicted accurately. However, online video popularity prediction still cannot have a satisfactory result, due to the complexity of many crucial factors especially of video distribution network. In this article, we extract seven factors from huge amounts of data about user behavior,establishing a new multiple linear regression model to initially predict online video popularity. After that, a multichannel video popularity dynamic scheduling model is proposed to schedule videos on which channel and what time to be broadcast, according to its popularity predicted by multiple linear regression model, ensuring that maximum the sum value of online video popularity of each channel. Experimental results on dataset obtained from Sohu Video, a video service provider in China, and real-world video flow in Sohu Video demonstrate that the proposed model is robust and has promising performance in predicting online video popularity, which is helpful for video service providers to schedule videos on web sites effectively in the future.

关键词： regression analysis video communication Internet video signal processing Web sites real-world video flow online video popularity regression prediction model video service provider Sohu Video video distribution network user behavior video Web sites dynamic scheduling multichannel video popularity dynamic scheduling model multiple linear regression model

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Chinese Journal of Electronics 2020年第2期29卷 233-241页

作者： pang shanchen YAO Jiamin LIU Ting ZHAO Hua CHEN Hongqi College of Computer and Communication Engineering China University of Petroleum Weihai Science and Technology Bureau College of Computer Science and Engineering Shandong University of Science and Technology College of Intelligence and Computing Tianjin University

Text similarity measurements are the basis for measuring the degree of matching between two or more texts. Traditional large-scale similarity detection methods based on a digital fingerprint have the advantage of high detection speed, which are only suitable for accurate detection. We propose a method of Chinese text similarity measurement based on feature phrase *** language processing(NLP) technology is used to pre-process text and extract the keywords by the Term frequency-Inverse document frequency(TF-IDF) model and further screen out the feature words. We get the exact meaning of a word and semantic similarities between words and a How Net semantic dictionary. We substitute concepts to get the feature phrases and generate a semantic fingerprint and calculate similarity. The experimental results indicate that the method proposed is superior in similarity detection in terms of its accuracy rate,recall rate, and F-value to the traditional and digital fingerprinting method.

关键词： Term frequency-Inverse document frequency(TF-IDF) model Semantic fingerprint Similarity Characteristic phrases

AMTS:Adaptive Multi-Objective Task Scheduling Strategy in Cloud Computing

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China Communications 2016年第4期13卷 162-171页

作者： HE Hua XU Guangquan pang shanchen ZHAO Zenghua School of Computer Science and Technology Tianjin University College of Computer and Communication Engineering China University of Petroleum

Task scheduling in cloud computing environments is a multi-objective optimization problem, which is NP hard. It is also a challenging problem to find an appropriate trade-off among resource utilization, energy consumption and Quality of Service(QoS) requirements under the changing environment and diverse tasks. Considering both processing time and transmission time, a PSO-based Adaptive Multi-objective Task Scheduling(AMTS) Strategy is proposed in this paper. First, the task scheduling problem is formulated. Then, a task scheduling policy is advanced to get the optimal resource utilization, task completion time, average cost and average energy consumption. In order to maintain the particle diversity, the adaptive acceleration coefficient is adopted. Experimental results show that the improved PSO algorithm can obtain quasi-optimal solutions for the cloud task scheduling problem.

关键词： quality of service cloud computing multi-objective task scheduling particle swarm optimization(PSO) small position value(SPV)

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工作流模型验证及分解的多项式算法分析

同济大学学报（自然科学版） 2009年第3期37卷 390-394页

作者：庞善臣蒋昌俊同济大学计算机科学与工程系上海200092 山东科技大学信息科学与工程学院山东青岛266510

基于工作流的Petri网结构化建模方法,证明了工作流网的T不变量和P不变量的存在性、可覆盖性,给出了一个工作流模型完整性的充要条件,进一步得到了基于T不变量的多项式分解算法,与以往非多项式分解算法相比,克服了遍历的不足,降低了算法... 详细信息

基于工作流的Petri网结构化建模方法,证明了工作流网的T不变量和P不变量的存在性、可覆盖性,给出了一个工作流模型完整性的充要条件,进一步得到了基于T不变量的多项式分解算法,与以往非多项式分解算法相比,克服了遍历的不足,降低了算法复杂度,给出的实例验证了算法的有效性.

关键词：工作流 Petri网模型分解及验证多项式算法

使用确定随机Petri网对Hadoop公平调度的建模和性能分析

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计算机应用 2015年第5期35卷 1255-1261页

作者：何华林闯赵增华庞善臣天津大学计算机科学与技术学院天津300072 清华大学计算机科学与技术系北京100084 中国石油大学计算机与通信工程学院山东青岛266510

由于Hadoop能在同一时间处理多个用户提交的不同作业的多个任务,这使得用传统的方法对其进行建模和性能分析变得十分困难。为了解决这个问题,基于马尔可夫排队模型M/MMDP/C/K建立了一个随机Petri网(SPN)模型和一个确定随机Petri网(DSPN... 详细信息

由于Hadoop能在同一时间处理多个用户提交的不同作业的多个任务,这使得用传统的方法对其进行建模和性能分析变得十分困难。为了解决这个问题,基于马尔可夫排队模型M/MMDP/C/K建立了一个随机Petri网(SPN)模型和一个确定随机Petri网(DSPN)模型来分别描述Hadoop调度中的数据状态和作业公平调度。通过设置DSPN中的使动谓词和随机开关来建模Hadoop公平调度和YARN公平调度。使用嵌入的马尔可夫链模型来分析单用户情景,而在分析多用户情景时则引入分解和迭代技术来减小模型的状态空间,从而避免产生状态爆炸问题。研究侧重于Hadoop中作业调度的平均性能,仅通过求解提出的分析模型,就可以对比和分析服务质量(Qo S)的一些关键指标,如平均吞吐量、平均队列长度和平均时延。采用Matlab进行仿真:当每秒到达任务数大于等于20时,YARN算法的数据积压和平均时延明显少于公平算法;当每秒到达任务数大于等于30时,YARN算法的平均吞吐量明显高于公平算法。实验结果表明,YARN公平算法能够减少平均处理和排队等待时间,在平均吞吐量、平均队列长度和平均时延上明显优于公平算法。

关键词： Hadoop MapReduce 公平调度随机Petri网(SPN) 确定随机Petri网(DSPN) 服务质量

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时间因素对脉冲神经膜系统计算能力的影响

安徽大学学报（自然科学版） 2018年第3期42卷 3-10页

作者：庞善臣郝少华宋弢宫法明潘林强中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院山东青岛266580 华中科技大学自动化学院湖北武汉430074

脉冲神经膜系统是一类分布式并行的神经网络计算模型.从模型的研究着眼点来看,脉冲神经膜系统是一类全新的脉冲神经网络模型,属于第三代神经网络计算模型的研究范畴.通过分析评述脉冲神经膜系统中时间因素对其计算能力影响,讨论了异步... 详细信息

脉冲神经膜系统是一类分布式并行的神经网络计算模型.从模型的研究着眼点来看,脉冲神经膜系统是一类全新的脉冲神经网络模型,属于第三代神经网络计算模型的研究范畴.通过分析评述脉冲神经膜系统中时间因素对其计算能力影响,讨论了异步工作模式下,时间以及时间无关模式下的脉冲神经膜系统的计算能力不会减弱,即具有图灵通用性.这些结果可为脉冲神经膜系统进行模糊信息处理提供理论支持,也可为基于脉冲神经膜系统的离散时间建模方法提供可行性论据.最后,针对目前该领域研究的热点和难点,对该领域研究的公开问题和研究方向进行讨论.

关键词：生物启发的计算膜计算脉冲神经膜系统计算能力

一种新型语义网络分析模型对室间隔完整型肺动脉闭锁和危重肺动脉瓣狭窄胎儿右心发育不良程度的评价作用

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中华医学超声杂志（电子版） 2024年第4期21卷 377-383页

作者：罗刚泮思林孙玲玉李志新陈涛涛乔思波庞善臣青岛大学附属妇女儿童医院心脏中心 266034 青岛大学附属妇女儿童医院超声科 266034 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛266580

目的分析评价一种新型语义网络分析模型SPReCHD:残差学习诊断系统模块(RLDS)和双路径链式多尺度门控轴心变压器网络模块(DPC-MSGATNet),在室间隔完整型肺动脉闭锁(PA/IVS)和危重肺动脉瓣狭窄(CPS)胎儿超声心动图四腔心视图数据集中评估... 详细信息

目的分析评价一种新型语义网络分析模型SPReCHD:残差学习诊断系统模块(RLDS)和双路径链式多尺度门控轴心变压器网络模块(DPC-MSGATNet),在室间隔完整型肺动脉闭锁(PA/IVS)和危重肺动脉瓣狭窄(CPS)胎儿超声心动图四腔心视图数据集中评估右心发育不良程度分级的性能。方法回顾性收集2017年6月至2022年12月青岛大学附属妇女儿童医院350例24~28周胎龄的PA/IVS和CPS胎儿的1650张单幅超声心动图四腔心视图建立实验数据集。根据右心发育不良程度对建立的SPReCHD模型进行训练、验证和测试,评估模型精确度、召回率及F1值等性能指标;与高级医师基于超声指标、右心室形态及出生结局等多维度信息对测试集做出的评估结果进行比较,采用Kappa检验观察评估的一致性。结果SPReCHD模型在训练集、验证集及测试集对右心发育不良程度分级评估的精确度分别为93.82%、94.34%和94.68%,召回率分别为90.54%、91.38%和90.89%,F1值分别为92.10%、92.82%和92.67%。在测试集中,SPReCHD模型与高级儿童心血管医师评估结果一致性良好(Kappa值=0.724,P<0.001)。结论SPReCHD模型在训练集、验证集及测试集对右心发育不良程度分级的评估性能优异。该模型对PA/IVS和CPS胎儿右心发育不良程度分级评估水平与高级医师评估结果一致性好,为进一步提出精准评估标准奠定基础。

关键词：深度学习室间隔完整型肺动脉闭锁危重度肺动脉瓣狭窄右心发育不良超声心动图胎儿人工智能

深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中的应用

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实用医学杂志 2022年第14期38卷 1830-1833页

作者：罗刚泮思林乔思波庞善臣陈涛涛孙玲玉董玉坤青岛大学附属妇女儿童医院心脏中心山东青岛266034 青岛大学附属妇女儿童医院超声科山东青岛266034 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580

目的探讨深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中应用的可行性。方法对YOLOv4模型进行改进,引入多级残差混合注意力机制模块(MRHAM),建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型。选取青岛大学附属妇女儿童医院收集的2000张标准胎儿超声心动图四腔... 详细信息

目的探讨深度学习技术在胎儿超声心动图图像自动识别中应用的可行性。方法对YOLOv4模型进行改进,引入多级残差混合注意力机制模块(MRHAM),建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型。选取青岛大学附属妇女儿童医院收集的2000张标准胎儿超声心动图四腔心切面图片建立实验数据集,将MRHAM-YOLOv4-Slim与多种学习模型进行图像识别的分析比较,验证该模型的有效性。结果本研究建立的学习模型能够更精确识别图像中的心腔结构,准确率为0.85,召回率为0.92,F1分数为0.88,平均精度为0.910。该模型具体识别左心房、右心房、左心室和右心室的准确度分别为0.87、0.93、0.86和0.89。结论本研究建立MRHAM-YOLOv4-Slim模型性能优越,可更准确的识别四腔心切面中心腔结构,接近超声医师识别水平,为人工智能在胎儿超声心动步图中的进一发展奠定基础。

关键词：深度学习人工智能胎儿超声心动描记术

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若干图类的邻强边染色

数学研究 2002年第4期35卷 412-417页

作者：王淑栋李崇明许进庞善臣华中科技大学控制科学与工程系山东科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430074 山东泰安271019 湖北武汉430074

研究了若干图类的邻强边染色 .利用在图中添加辅助点和边的方法 ,构造性的证明了对于完全图 Kn和路 Lm 的笛卡尔积图 Kn× Lm,有χ′as(Kn× Lm) =△ (Kn× Lm) +1 ,其中△ (Kn× Lm)和χ′as(Kn× Lm)分别表示图 Kn× Lm的最大度和邻... 详细信息

研究了若干图类的邻强边染色 .利用在图中添加辅助点和边的方法 ,构造性的证明了对于完全图 Kn和路 Lm 的笛卡尔积图 Kn× Lm,有χ′as(Kn× Lm) =△ (Kn× Lm) +1 ,其中△ (Kn× Lm)和χ′as(Kn× Lm)分别表示图 Kn× Lm的最大度和邻强边色数 .同理验证了 n阶完全图 Kn的广义图 K(n,m)满足邻强边染色猜想 .

关键词：完全图的广义图笛卡尔积图邻强边染色邻强边色数