【喜报】机电工程系两位教师论文被SCI、EI双检索期刊收录


也许你只知道咱们学院的学生很厉害,各种奖项拿到手软,也许你只知道咱们学院的老师很厉害,但到底有多厉害呢?今天在线君就举一个机电工程系两位老师在国际SCI、EI双检索期刊发表长文的例子来简单说明~


时间序列的相关性是描述两个变量之间的线性相关程度,主要利用相关系数表示,相关系数也是分析线性相关程度的量。它的应用包括了各个领域,主要有:基因表达、心电图测量、步态分析、股票市场报价和太空遥测等。


目前基于HBase 的长时间序列(如传感器、股票等连续1年产生的数据序列长度可达108)的皮尔森相关系数计算,还没有相应的研究工作。在分布式环境下,计算长时间序列的相关系数存在如下挑战:(1)无法直接进行分布式计算。欧氏距离可以很好地进行分布式计算,但是计算相关系数需要整个序列的均值和标准差,所以无法像欧氏距离一样直接进行分布式计算;(2)当查询序列较长时,需要大量的I/O 和网络代价,从而造成很长地延迟,无法用于交互式查询应用中。


为了解决该问题,机电工程系刘文老师和张土前老师针对时间序列的典型存储方式提出了两种相关系数上下界的估计方法:首先设计了一种相关系数上下界的快速估计方法DCE(Distributed Correlation Estimation);其次,为了进一步减少I/O 代价,对DCE 算法进行扩展,提出了ADCE 算法(Advanced Distributed Correlation Estimation),该算法通过维护一种多层摘要数据,能够通过迭代的方式对相关系数估计。


刘文老师和张土前老师对这两种算法的设计源于2015年,通过1年半反复实验并改进算法,并2016年在分布式计算环境下获得较高的计算效率,2016年3月开始撰写论文,于2016年6月向《Frontiers of Computer Science》杂志投稿,其间历经2次大修3次小修,于2017年11月正式录用并在线出版。从算法设计到实验再到论文发表共计2年8个月


(两位老师在国际SCI、EI双检索期刊发布原文节选)


优秀的学术论文,不仅需要相关的储备知识,更需要为之长期坚持的毅力和决心,而机电工程系的两位老师给了我们更加权威的诠释。相信老师们也会将这种严谨的治学态度言传身教给科技的学子们。在线君相信在未来,科技会有更多的老师会像这两位老师一样,使科技更加优秀!


温馨提示:

由于学院(农大东路校区)召开2018届毕业生招聘会,自习厅从12月5日至12月10关闭,12月11日早正常开放。爱学习的宝宝们可要记清自习厅开放时间呦~



新疆的冬天可以说是给点阳光就灿烂,希望你我的心情也可以像明天的好天气一样,保持愉快的心情,没有什么过不去的坎儿~晚安,祝好梦


最后,你是不是和在线君一样,看了这么多,其实也不知道SCI、EI双检索期刊到底是什么?也不知道它到底有多上档次?那么你可以点击左下角“阅读原文”,一查究竟!


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整理 / 编辑 :邓郁琦

来源:机电工程系

审核:周宇