一个无线传感器网络的网络分割模型

首先指出网络分割会影响网络连通性，并进而影响网络的通信效率；接着从物理层和MAC协议入手，讨论了导致无线传感器网络网络分割问题的通信因素。为了定量地刻画网络分割，定义了网络分割比，并分析了影响网络分割比的物理及几何因素。通过试验采集的大量数据及曲线族拟合法，建立了一个无线传感器网络的网络分割模型，定量地确定了网络节点数、面积比与网络分割比的数学关系。     

BNs中基于分层排序的条件独立分析与应用

贝叶斯网络（BN）是图论和概率论有机融合的概率图形模型。D-分割（directional separation）和ud-分割（unidirectional separation）是判断贝叶斯网络中条件独立的两个重要的准则。讨论了贝叶斯网络中d-分割和ud-分割的关系,得到d-分割是ud-分割的充分不必要条件。介绍分层排序的定义并给出了d-分割和ud-分割同时成立的条件。通过对贝叶斯网络的节点进行分层排序,能够得到该贝叶斯网络的拓扑序列并且能够快速找到d-分割和ud-分割集识别有向因果效应。     

网络并行计算系统模型

网络并行计算系统是以网络为基础的并行计算系统,该系统在近些年中随着高性价比CPU和高速网络技术的发展逐渐引起人们的关注。文章正是从这种情况出发,对网络并行计算环境进行了抽象的分析和描述,并建立了一个网络并行计算系统的模型,该模型为理解、分析和评价一个实际的网络并行计算系统提供了有力的工具。     

医学图像分割算法的评价方法

对医学图像分割算法的客观评价是推进算法在临床上得到应用的关键。针对目前对医学图像分割方法的研究较多,而对分割算法的评价方法的研究却很少的问题,提出了一种判断和比较医学图像分割算法优劣的评价方法。首先对现有的几种评价方法进行了综述,并总结出了一套评价系统。可靠性、精确性、区域统计特性和效率是评价一个分割方法的4个重要参数,结合医学图像分割分别对它们的定义进行了说明。这些参数互相影响,评价分割算法时必须权衡这些指标,根据不同的应用背景赋予它们不同的权重。此外,还介绍了如何建立医学图像分割金标准数据库的方法。最后,通过Insight Toolkit（ITK)软件包中的两个算法例子,结合脑白质分割的医学背景,演示了如何利用本文评价系统来对这两种分割算法做出比较。实验结果表明,该评价方法可行,比较结果具有合理性。该研究为医学图像分割算法的评价提供了科学合理的方法,同时也指出了推动医学图像分割算法在临床上应用所应解决的问题。     

一种利用水平集的图像分割快速GPU并行算法

研究医学生物图像的快速分割问题。针对传统图像分割算法效率低、分割不准确的缺陷,提出一种利用水平集自动演化获得最优图像分割的方法。首先,定义水平集方程,并针对方程中不同分量进行分析,确定以图像灰度为依据的最优化算法;然后通过对差分方程的离散化,定义最优化算法的求解步骤,并使得该最优化计算方法能并行化处理。该方法可以有效地对医学图像进行分割,尤其适合并行化GPU处理,在确保图像分割质量的前提下,极大地提高了运算效率。     

基于谱顶层分割的网络社区层次抽取方法

针对网络层次中不同尺度上社区内连接密度的异构性,提出了基于谱顶层分割的网络社区层次抽取方法.首先,将网络的谱顶层分割定义为某个子网络的二分,给出了顶层分割的期望划分;然后,引入队列的思想计算社区连接密度,自顶向下逐层分解给定网络,并提出了社区层次抽取算法;最后,通过实验表明:所提出的方法比同步法和多尺度法在随机层次网络测试的性能更加优越,为社区教育和大数据行为特征识别提供了相关技术基础支持.     

利用图的边分割集个数比较网络的可靠性

图的边分割个数是网络可靠性研究的一个重要参考指标。对给定n点e条边的图G,本文给出了用代数组合方法计算其边分割集的一般求法,然后用所求得的边分割集个数比较两个网络的可靠性。     

移动自组网性能评价参数的研究及仿真分析

在移动自组网中,路由协议是影响网络性能的关键因素,因而对协议性能评价指标的研究非常重要.目前,对协议性能的评价主要是通过网络仿真平台来进行,在网络仿真中衡量一个协议优劣的重要标准是网络性能评价参数.文中根据移动自组网络的固有特性详细分析了网络性能评价参数,给出了各参数的计算方法.介绍了GloMoSim仿真器,并分析了Glo-MoSim仿真器的结构;给出了各参数在GloMoSim仿真环境下的计算和评价方法,并对DSR、AODV和WRP三个协议进行了仿真与结果分析.     

基于改进CycleGAN的道路场景语义分割研究

道路场景下的语义分割是无人驾驶中关键的技术,也是计算机视觉中重要的一个领域,而传统的语义分割方法需要对训练数据进行像素级的标注,对数据的要求极高。针对这一问题,将改进的循环生成对抗网络（cycle-consistent adversarial networks,CycleGAN）用于道路场景语义分割,该网络避免了大量的像素级标注且不需要成对的数据集,降低了数据集的要求。将原网络的目标函数用最小二乘损失和Smooth L1范数替代,增加了网络训练的稳定性且提高了生成图像的质量,并引入特征损失保证图像特征的保留,使得生成图像更加真实。使用道路场景分割中常用的Cityscapes数据集进行实验,并用语义分割领域常用的性能评价指标验证了方法的有效性,实验结果表明相较于原网络各性能都有一定提升。     

基于超像素的多主体图像交互分割

目的 为解决多主体图像的交互分割问题,在保证分割效果的前提上,提高分割的效率,达到实时交互修改分割结果的目的, 提出基于超像素的图像多主体交互分割算法.方法 基于图像的超像素构造一个多层流网络,利用用户交互绘制的简单笔画给出多主体分割的指导信息.流网络的边权值保证利用图割算法将图像分割成多个部分后,每个部分代表图像的一个主体.允许用户交互给出标记,实时修改分割结果,直到得到满意的多主体分割.结果 通过实验显示,本文方法能得到的满意多主体分割结果,而且时间效率较高.对分辨率为449×275的图像,算法能在1 s内给出结果,满足实时修改的要求.结论 基于超像素建立的图规模较小,能大大减少图割算法的运行时间,达到用户实时交互添加新笔画信息,交互地修正分割结果的目的.利用超像素的边界信息,用户只需输入比较简单的笔画信息,分割算法就能得到正确的多主体分割结果.     

云计算服务质量测评指标体系研究

随着云计算服务的兴起,云计算服务质量的定义、度量和评价的一致性问题逐渐引起各大云计算服务提供商和云计算用户的关注。因此,研究云计算服务质量测评方法和指标体系,通过服务质量评估,为评估云计算服务水平提供数据支撑和决策依据,势在必行。为此,本文针对云计算服务质量的测评方法和评价指标体系缺失等问题,在掌握现有国内外云计算服务质量测评方法、解决方案及其应用情况的基础上,借鉴其成熟的模型和思路,开展云计算服务质量测评指标方法研究。通过搭建云计算服务质量测评指标体系,提炼云计算服务质量评估要求,让云计算服务质量测评真正落地。     

In-memory,distributed content-based recommender system

Burdened by their popularity, recommender systems increasingly take on larger datasets while they are expected to deliver high quality results within reasonable time. To meet these ever growing requirements, industrial recommender systems often turn to parallel hardware and distributed computing. While the MapReduce paradigm is generally accepted for massive parallel data processing, it often entails complex algorithm reorganization and suboptimal efficiency because mid-computation values are typically read from and written to hard disk. This work implements an in-memory, content-based recommendation algorithm and shows how it can be parallelized and efficiently distributed across many homogeneous machines in a distributed-memory environment. By focusing on data parallelism and carefully constructing the definition of work in the context of recommender systems, we are able to partition the complete calculation process into any number of independent and equally sized jobs. An empirically validated performance model is developed to predict parallel speedup and promises high efficiencies for realistic hardware configurations. For the MovieLens 10 M dataset we note efficiency values up to 71 % for a configuration of 200 computing nodes (eight cores per node).     

基于Spark的大规模网络结构发现算法

当今社会处于大数据时代,现实中的网络数据越来越多,其结构复杂、规模庞大,有效分析其结构对了解、应用其提供的信息具有重要作用。基于混合模型的网络结构发现算法可挖掘网络中的多类型聚类结构,但不能有效处理大规模网络。基于Graph X图计算模型,提出基于Spark的大规模网络的结构发现算法LNSES,从存储空间和运行时间两方面提升算法效率。为减少网络结构发现算法存储大规模网络邻接矩阵内存耗费量,LNSES算法将边、节点及节点静态属性值进行分布式存储,边分区记录节点连边,可作为索引进行节点间参数传递。为提高网络结构发现算法效率,边分区和节点分区进行拉链操作产生索引结构;更新参数时,节点根据索引找到边分区上对应的边,并行实现节点参数更新。在真实和人工大规模网络数据集上的实验结果表明:LNSES在运行时间和网络结构识别准确度方面都要优于同类网络结构发现算法,可以对大规模网络中的结构进行挖掘分析。     

基于MPI的遥感影像高效能并行处理方法研究

采用基于不同尺度下的面向特征基元的影像分析方法对高分辨率遥感影像进行基于MPI的处理,即在对常规的影像数据划分方法进行总结分析的基础上,提出了基于特定环境下的非均匀数据划分策略;在进行基于影像数据库的MPI并行处理时,提出了一种新的数据流分配方法。处理结果表明,这两种方法均能够在一定环境下取得比常规方法更高的效率。     

ParTransgrid: A scalable parallel preprocessing tool for unstructured-grid cell-centered computational fluid dynamics applications

The development of a basic scalable preprocessing tool is the key routine to accelerate the entire computational fluid dynamics (CFD) workflow toward the exascale computing era. In this work, a parallel preprocessing tool, called ParTransgrid, is developed to translate the general grid format like CFD General Notation System into an efficient distributed mesh data format for large-scale parallel computing. Through ParTransgrid, a flexible face-based parallel unstructured mesh data structure designed in Hierarchical Data Format can be obtained to support various cell-centered unstructured CFD solvers. The whole parallel preprocessing operations include parallel grid I/O, parallel mesh partition, and parallel mesh migration, which are linked together to resolve the run-time and memory consumption bottlenecks for increasingly large grid size problems. An inverted index search strategy combined with a multi-master-slave communication paradigm is proposed to improve the pairwise face matching efficiency and reduce the communication overhead when constructing the distributed sparse graph in the phase of parallel mesh partition. And we present a simplified owner update rule to fast the procedure of raw partition boundaries migration and the building of shared faces/nodes communication mapping list between new sub-meshes with an order of magnitude of speed-up. Experiment results reveal that ParTransgrid can be easily scaled to billion-level grid CFD applications, the preparation time for parallel computing with hundreds of thousands of cores is reduced to a few minutes.     

工作站网络环境下的并行计算

当前工作站网络环境（ＮＯＷｓ）下高性能科学与工程计算是并行计算的一个热门话题，本文借助于ＬｏｇＰ并行计算模型，提出了一套新的效率评价准则，用于优化并行算法效率以达到最佳实现效果，揭示了影响算法并行效率发挥的关键因素，并从算法和程序设计角度提出了相应措施，探讨了急需解决的几个关键性问题，三个典型应用问题的数值实验结果文中给出。     

数据不规则问题全相关Block递归方程组多维流水线并行技术研究

主要讨论数据不规则问题全相关Block递归方程组多维流水线并行的实现.首先给出全相关Block递归方程组的模型方程,并从图论的角度给出了流水关系有向图的定义以及流水线并行条件的判别准则,分析了影响流水线并行效率的主要因素.在此基础上,提出一种基于流水关系有向图的流水线并行实现算法并应用于数据不规则问题.实验结果表明该方法在复杂区域情况下也可以取得较高的效率.     

面向剖分面片模板的遥感影像并行处理方法

空间数据特别是遥感影像数据的快速增加和应用需求的扩大,其组织效率和处理速度已经成为制约技术应用的瓶颈,地球剖分理论和高性能计算为上述问题解决提供了一种可能途径。针对上述问题,在遥感影像剖分面片数据模型的研究基础上,提出了剖分面片模板并行计算模式,设计并实现了一种面向剖分面片模板的遥感影像并行处理方法;该方法基于MPI（Message Passing Interface）与OpenMP（Open Multi-Processing）混合并行计算框架,构建算法并行处理模型,形成算法并行化类库,通过调用其内部方法实现计算任务的并行执行。通过一个遥感影像剖分化并行分割处理实例,验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法具有较好的分割效果和加速比,有一定的示范意义,为进一步提高遥感影像应用能力提供了借鉴。     

基于高性能微机群集的可扩展性的研究与设计

可扩展性是并行计算系统的重要性能指标,虽然异构系统越来越普遍,但对其可扩展性的研究还很少。给出了一种既适合同构并行计算系统又适合异构并行计算系统的效率的定义,根据访定义对可扩展性进行了分析,得出了既适用于同构系统又适用于异构系统的等效率模型,并根据开销比得出了在某一效率常数保持一致的情况下系统规模和工作负载的变化情况。最后通过实验进行了分析,结果表明该模型可以对效率和可扩展性进行较好的评测,并能预测并行计算系统的高可扩展性。     

数据不规则问题并行计算的负载平衡策略的研究

讨论以边缘通信为特征的数据不规则问题并行计算的静态负载平衡策略。从图论的角度讨论了静态负载平衡问题，给出三个优化目标，即点集等分，最短通路和通信量最小。对于以边缘通信为特征的一般数值计算问题，论述了二维问题正方形划分总通信量最小、并行效率最高，三维问题立方体划分总通信量最小、并行效率最高的结论。基于以上结论和实际课题特点，提出一种一维优先的规则分块算法和基于自动重分块的不规则分块算法相结合的方法。实验证明，该方法实现简单，能够处理不同规模的数据不规则问题，达到较优的负载平衡和较高的通信效率，提高并行程序的整体效率．