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在IA-64架构Itanium2处理器上,应用gprof和pfmon对二维非线性对流扩散方程求解程序源代码进行了性能测试.在分析给定程序的数据结构,子过程调用关系,重点子程序中循环体的迭代空间、数据空间、访同轨迹,输入输出数据量大小和程序结构等的基础上,应用子过程合并、循环变换、分支消除、循环顺序逆转、数组一维结构化为二维结构、输入参数给定等方法,改善了数据访问的时空局部性,程序性能有15%的提高. 相似文献
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为有效地检测复杂网络中的社团结构,优化模块密度函数,展示模块密度函数怎样被优化框定到谱分聚类问题,提出一种谱分算法,进一步对该算法进行时间复杂度分析。在一个经典的真实世界网络中检验该算法,并与基于模块密度的直接核方法及基于模块函数的谱分方法做比较。特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示,该谱分算法在发现复杂网络社团上是有效的。 相似文献
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在分类规则学习的领域中,许多问题都可以看作是优化问题,它们既可以用经典的分类规则算法进行求解,也可以用蚁群算法中的蚂蚁矿工算法来解决.利用蚁群算法中的自适应,并行分布式处理等特性可在整个分类规则学习中寻找到最优解,通过对一个分类规则问题实例的计算,表明该方法也是解决此类问题的一种有效途径. 相似文献
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为了提高注入示踪剂的效率,减少人工操作的次数和错误,增加示踪剂注入浓度的精确性,结合海上示踪剂注入的实际情况,开发出一种可移动撬装式示踪剂上料注入装置。采用示踪剂自动上料和注入撬,可以大大减轻海上作业人员的作业强度,增加示踪剂注入的精确性,减少作业人工费用,提高作业时效。分析认为,示踪剂自动上料和注入技术取得了较大成功,为我国油田合作开发及技术引进起到了借鉴作用。今后随着智能化橇块的研究,进一步加强自动控制的要求和精度,从而做到无人化智能化的示踪剂自动注入装置。 相似文献
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为在权重的复杂网络中检测社团结构,推广模块密度函数到权重形式,并优化权重形式的权重密度函数到谱分聚类形式及权重的核聚类形式.证明了基于权重密度的两类聚类方法在数学上的等价性,利用这种等价性,提出了一种新的基于特征向量核聚类检测复杂网络社团方法.实验结果表明,这种方法比直接的谱分方法或直接的核方法检测社团更加准确. 相似文献
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种群退化现象导致了遗传算法对解空间区域进行重复搜索,从而降低了算法的搜索效率和延缓了算法的收敛,这源于重组算子、采样误差和变异算子的反作用力。通过对生成树编码遗传算法的研究,分析了重组算子的种群退化现象。证明了在解决固定费用运输问题时,重组算子发生种群退化现象的一个充分条件及其概率。针对种群退化现象提出了基于概率选择模型抑制算法(Probabilistic Selection Model Crossover,PSDC),对其有效性进行了分析证明。与小生境技术相比,它具有可以通过控制选择概率来抑制种群退化和不需要额外的时间开销两大优势,这为遗传算法的设计和应用提供了理论研究依据。 相似文献
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付立东 《计算机工程与应用》2010,46(5):1-3
近年来,复杂网络中的社团发现越来越受到研究人员的关注并且许多方法被提了出来。在这种背景下,最近李等人提出了一种用来评估社团质量的函数,称之为模块密度函数(即D值)。该函数显示了较高的D值对应于较好的社团结构,然而,优化该函数是一个NP难问题。通过模块密度函数D的半指导聚类优化,论证了模块密度函数的半指导聚类与核k方法的等价性并提出了一种新的半指导核聚类检测复杂网络社团方法。在一个经典的计算机产生的随机网络中检验了该算法,并与基于模块密度的直接核方法做了比较。特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示这种新的算法在发现复杂网络社团上是有效的。 相似文献
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针对传统社区划分算法忽略现实世界网络特征导致社区划分准确率低的问题,提出了一种基于节点从属度的加权网络重叠社区划分算法。该算法提出加权网络模型,通过模型得到了能刻画出真实网络结构的加权网络;通过网络拓扑结构定义了核心社区,核心社区对社区划分的准确性有着重要作用。该算法计算节点与核心社区间的从属度,并与从属度阈值进行比较进行核心社区扩展,根据扩展模块度优化思想,通过不断地调整从属度阈值直到获得最优的社区结构,完成重叠社区划分。在人工网络数据集和真实世界网络数据集上与已有算法进行实验对比,实验结果验证了所提算法能够准确、有效地检测出重叠社区。 相似文献