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1.
随着用电信息采集、负荷控制等系统中用户负荷数据的爆炸式增长,传统计算框架与方法在处理海量用户负荷聚类、开展负荷特性分析等业务时面临着巨大的计算压力。着眼于计算精度日益提高、计算能力日渐强大的图形处理单元(graphic process unit,GPU),基于Nvidia的统一计算设备架构(compute uniform device architecture,CUDA)提出了一种负荷曲线快速并行K-means聚类算法,采用距离计算并行化、曲线数统计并行化、线程块分配合理化等多个并行加速策略,极大地提升了用户负荷曲线的聚类速度。多个测试算例表明,文中提出的基于CUDA的K-means电力负荷曲线聚类算法加速比高,适应性强,是解决海量负荷曲线聚类问题的好方法。 相似文献
2.
在高性能计算领域,数据流是一类重要的计算结构,也在很多实际场景表现出很好的性能和适用性。在数据流计算模式中,程序是以数据流图来表示的,数据流计算中一个关键的问题是如何将数据流图映射到多个执行单元上。通过分析现有数据流结构的指令映射方法及其不足,提出了基于数据流结构的新型指令映射优化方法。主要是根据多地址共享数据包的特性对指令映射方法进行优化,延迟多地址共享数据路由包的拆分,减少网络拥堵。 相似文献
3.
6.
保证大数据量采集的可靠性是确保配电网运行的关键。提出了一种通过NTM(Network Time Machine)在线分析系统对配电主站海量数据可靠性进行分析的方法,给出了对主站数据可靠性进行测试的总体思路,并对测试方法实际应用表明,该方法可以对配电网的遥测数据、遥信数据进行精确的统计和分析,也可以对配电网终端层上送主站系统的时延性进行测试。 相似文献
7.
对软件密码机制的自动化逆向分析,在漏洞挖掘、恶意代码分析、协议还原等领域发挥着重要作用。针对现有分析方法中存在的机制分析不完整、结果可读性差等问题,提出基于数据流的软件密码机制自动化分析方法,利用动态插桩获取软件运行时信息,定义和识别与密码相关的软件行为,根据行为间数据流关系,从图形和语义两个角度,实现软件密码机制的自动还原。实验结果表明,该方法能够自动高效分析软件密码机制,发现潜在的安全缺陷。 相似文献
8.
《西安邮电学院学报》2022,(1):9-14
对车联网中由数据传输带来的时延问题进行研究,提出一种基于随机网络演算的路由选择算法。该算法综合考虑了数据流到达目的节点的随机性与不同数据流之间的干扰性,在建立服务节点的随机服务曲线时,定义了目标数据流与竞争数据流的概念,并分别建立两者的随机严格服务曲线与违约概率函数。利用随机到达曲线与随机服务曲线分析网络时延与积压,继而选择更优的中继节点。仿真结果表明,利用所提算法对中继节点的选择可以有效降低网络时延与积压。 相似文献
9.
10.