多处理器系统中的数据局部性及其优化技术研究

数据局部性是多处理器系统中的重要研究方向之一。结合该领域目前国内外研究现状和我们近一阶段的研究进展，讨论了多处理器系统中的数据局部性及其优化问题。针对现有局部性度量模型存在的不足，提出了一种增强的可用于层次式并行计算机体系结构的局部性度量模型。在静态和动态局部性优化技术方面，分别探讨了基于投影分层的数据变换框架和基于瞬时访问信息的动态页迁移策略，并展开了系列相关的讨论。另外，针对利用数据局部性时必须解决的一个关键问题--存储一致性问题，进行了深入的研究，提出了以操作系统为中心的线程存储一致性模型。     

基于改进结构保持数据降维方法的故障诊断研究

传统基于核主成分分析(Kernel principal component analysis, KPCA)的数据降维方法在提取有效特征信息时只考虑全局结构保持而未考虑样本间的局部近邻结构保持问题, 本文提出一种改进全局结构保持算法的特征提取与降维方法.改进的特征提取与降维方法将流形学习中核局部保持投影(Kernel locality preserving projection, KLPP)的思想融入核主成分分析的目标函数中, 使样本投影后的特征空间不仅保持原始样本空间的整体结构, 还保持样本空间相似的局部近邻结构, 包含更丰富的特征信息.上述方法通过同时进行的正交化处理可避免局部子空间结构发生失真, 并能够直观显示出低维结果, 将低维数据输入最近邻分类器, 以识别率和聚类分析结果作为衡量指标, 同时将所提方法应用于故障诊断中.使用AVL Boost软件模拟的柴油机故障数据和田纳西(Tennessee Eastman, TE)化工数据仿真, 验证了所提方法的有效性.     

一种谱分解降维的模糊有监督局部保持投影策略

提出一种谱分解降维的模糊有监督局部保持投影策略。首先针对监督局部保持投影SLPP存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向,找到一种线性鉴别分析的等价形式。其次,通过采用模糊k近邻(FKNN)方法得到相应的样本分布隶属度信息,同时考虑到离群样本对整个分类结果的不利影响,提出一种模糊化方法,根据样本的隶属度对样本分布矩阵重定义所做的贡献,将每个样本的隶属度融入到SLPP特征抽取的过程中,从而得到完整有效的模糊样本特征向量集,有效解决了小样本问题的特征抽取问题。第三,提出一种谱分解的矩阵分析方法,在SLPP投影准则下,对散布矩阵实现降维。在ORL和NUST603人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。     

正交拉普拉斯语种识别方法

提出了一种正交拉普拉斯语种识别方法,即在提取语音的i-vector后,采用正交局部保持投影进行子空间映射,将信号整体空间映射到语言信息加信道信息子空间,然后对映射后的矢量进行信道补偿处理,最后用支持向量机进行识别. 尽管i-vector最大限度地保留了语音的声学信息,但是并没有发现这些信息之间的内在结构. 利用正交局部保持投影在去除声学无关信息的基础上,进一步发现声学特征的内在结构,能够有效地提高特征的区分性. 在对NIST LRE 2003测试数据库实验后,发现新方法相较于基线系统来说,平均代价降低了28.91%.     

基于数据局部性的推测式Hadoop任务调度算法研究

针对Hadoop平台现有任务调度算法优化程度不高的问题, 提出了一种基于数据局部性的推测式任务调度算法。该算法通过计算节点上Map和Reduce任务时长比例, 结合不同节点上数据的局部特性, 采用了比现有算法更精确的任务进度探测方式找出快慢节点, 在快节点上启动剩余时间最长的落后任务的备份任务, 用移动计算代替移动数据。在Hadoop环境中进行了实验, 结果表明该算法比现有算法缩短了任务平均运行时间, 加快了任务的执行效率。     

基于连续缓存和二级缓存的DFTL改进算法

DFTL(demand-based FTL)是一种根据负载访问特点动态加载映射项到缓存中的知名FTL(flash translation layer)算法,但是它没有考虑到请求的空间局部性,而且缓存中的一个映射项剔除就可能会导致翻译页的更新,缓存中映射项的频繁剔除又会导致额外的擦除操作.在DFTL的基础上,提出了SDFTL(sequential/second cache DFTL)算法.SDFTL新设置连续缓存和二级缓存,连续缓存通过预取映射信息,利用请求的空间局部性,提高了FTL对连续负载的处理性能;二级缓存通过暂存从一级缓存中剔除的、发生更新的映射项,并采取批量更新策略回写到闪存,减少了闪存的翻译页写回次数和擦除次数.利用实际负载做的实验结果显示,SDFTL相比DFTL缓存命中率平均提高41.57%,擦除次数平均减少23.08%,响应时间平均减少17.74%.     

基于保局映射的图像纹理聚类

为了解决图像检索中的聚类问题,提出一种改进的图像纹理聚类算法.在纹理特征提取阶段,采用双树复小波对图像进行分解,然后对每个高频段提取直方图签名作为纹理特征;在聚类阶段,根据数据分布的密度来动态地计算数据点的邻接矩阵,再采用保局映射进行降维,对降维后的数据进行k-means聚类.通过采用直方图签名的方式能有效地表示图像纹理在各个方向上特征信息,同时根据数据密度构建的邻接矩阵,能够和保局映射一起更有效地发掘数据之间的局部相关性.实验表明:相对于传统方法,该算法具有更高的聚类正确性.     

多核程序交互理论及应用

多核处理器上共享缓存使用效率,即程序局部性是影响并行程序性能的关键因素之一。提出了以足迹为基础的局部性理论。介绍了缺失率、重用距离和足迹之间的转化关系,并利用足迹可组合性特征建立了并行程序局部性预测模型。     

基于OLPP符号表示的时间序列分类算法

基于符号表示的时间序列分类方法是时间序列数据挖掘的关键技术。大部分现有方法主要针对单个时间序列样本进行符号表示,没有考虑样本间的近邻关系对符号化分类的影响。对此提出一种基于正交局部保持映射(Orthogonal Locality Preserving Projection,OLPP)的时间序列符号表示方法。使用OLPP对原始数据集进行维数约减,利用信息增益寻找维数约减后数据的最佳符号投影区间,采用多重系数分箱技术(Multiple Coefficient Binning,MCB)将降维后数据表示成符号序列。该算法在20个时间序列数据集上的分类效果好于已有方法,有效利用样本间的近邻关系能够显著提高算法的分类性能。     

核的正交完备鉴别局部保持投影

针对完备鉴别局部保持投影算法所求得的最优判别矢量间存在信息冗余问题,提出了核的正交完备鉴别局部保持投影算法。通过将核函数技术与正交性原理融合,采用高斯核函数将原始样本映射到高维特征空间,在高维特征空间的局部总体散度矩阵中计算最优判别矢量,只需在整个范围内对值域空间进行特征值分解,去除局部零空间达到样本降维目的。该算法分别在 UMIST 人脸库和 JAFFE 人脸表情库上进行实验,实验结果表明算法的识别率高达95．59％。