郑毅

作品数：3被引量：34H指数：2
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供职机构：国防科学技术大学计算机学院更多>>
发文主题：海量网络服务自动分类系统PM2PM更多>>
发文领域：自动化与计算机技术建筑科学更多>>
发文期刊：《山东大学学报（工学版）》《信息网络安全》《清华大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：国家高技术研究发展计划湖南省科技计划项目更多>>
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适用于海量数据应用的多维Hash表结构被引量：2
《清华大学学报（自然科学版）》2017年第6期586-590,共5页吴泉源 彭灿 郑毅 卜俊丽 
传统的Hash表通过对目标数据进行Hash计算,可以实现数据的快速存取与检索。为了保持较好的存储性能,需要使整个Hash表保持疏松的状态,从而牺牲掉10%~25%的空间。这对于海量数据存储而言,是一种巨大的空间浪费。该文提出一种多维Hash表结...
关键词：多维 HASH表 海量数据存储 失效率 
海量网络服务实时自动分类系统的研究与实现被引量：2
《信息网络安全》2015年第9期236-239,共4页韩伟红 贾焰 郑毅 
国家高技术研究发展计划(国家863计划)[2011AA01A401;2011AA010702]
随着信息技术的发展,互联网数据急剧增长,导致网络服务的种类多种多样。由于网络服务内容多种多样,文本长度长短不一,使得传统分类方法难以有效解决大规模网页分类问题。文章设计并实现了一个面向海量网络服务的实时自动分类系统(AWCS)...
关键词：网络服务分类 服务发现 服务采集 
基于深度信念网络的PM_(2.5)预测被引量：30
《山东大学学报（工学版）》2014年第6期19-25,共7页郑毅 朱成璋 
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA010702);湖南省科技厅计划资助项目(2012FJ4269)
提出一种基于深度信念网络(deep belief networks,DBNs)的区域PM2.5日均值预测方法,讨论了训练数据选择方式,并优化了DBNs参数设置。通过相关实验并与基于径向基神经网络(radial basis function,RBF)和反向传播神经网络(back propagatio...
关键词：PM2. 5预测 深度信念网络 深度学习 机器学习 限制玻尔兹曼机 
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