支持快速增量更新的包分类算法

动态数据包分类是目前新兴网络服务的基础,但现有包分类算法的更新性能不能令人满意。基于递归空间分解和解释器方法,设计和实现了一个支持快速增量更新的两阶段多维包分类算法TICS,利用局部数据结构重建替换方法允许规则集增量更新,并通过适当的内存管理允许查找和更新的并行同步进行。实验表明,算法的更新速度比目前更新最快的BRPS算法至少提升了一个数量级,且内存消耗少,具有良好的并行扩放性。     

基于广域电磁法的大红山铁矿深部找矿预测

随着生产规模的不断扩大,大红山铁矿隐伏的矿产资源危机已逐渐显现,深部是本区探矿突破的重要方向。在综合研究大红山铁铜矿的地质条件下,采用广域电磁法技术,以已查明主矿体电性分布特征与磁感强度为参照,结合地质、钻探、物探等多方面的信息,探测地下3 000 m以内地层、断裂带分布情况。经解译,排除非矿致异常,圈定4处异常区为找矿有利区;划分了18条断裂构造带,其中与工区已知对应的断裂构造4条,未控制或隐伏构造14条。