工程化学数据库中分子结构信息的处理

工程化学数据库(ECDB)中,分子结构信息的存储、子结构检索和图形显示查询结果是实现结构数据库功能的基础.本文就研究这三问题,在数据存储方面设计了按MOL文件结构的特殊存储方法,压缩大量存储;在子结构检索方面,改进VF2算法的效率;开发图形显示模块,设计子结构检索平台.     

一种基于子结构分析的基本块重排算法

基本块重排是一类通过重新排布基本块在存储中的位置,以减少转移开销和指令cache失效率的编译优化技术.介绍了一种基于子结构分析的基本块重排算法.该算法通过统计剖视信息中控制流图的边执行频率,基于处理器转移预测策略构建转移开销模型和基本块排布收益模型.算法采用局部子结构优化的策略,改善基本块在存储中的排列顺序,从而减少转移开销,并提高指令cache的使用率,改善程序的总体性能.在UniCore处理器平台上进行了实验.实验结果表明,与其他基本块重排算法相比,该基本块重排算法在更大程度上减少转移开销和指令cache失效率的同时,其时间复杂度保持为O(n×logn).     

广义卡尔曼-布西滤波算法识别系统参数

根据结构力学与卡尔曼滤波相模拟的理论,构造了一种新的用于连续系统参数识别的广义卡尔曼—布西滤波计算格式．该算法运用了结构力学中的串联子结构拼装方法,在每一步子结构拼装的同时嵌入对系统状态和参数的估计以实现系统参数的识别,可以离线计算的数据都通过精细积分算法预先获得。     

基于残余平滑预处理共轭梯度算法的有限元并行计算

针对弹塑性问题的有限元分析非常耗时,基于消息传递接口(MPI)集群环境,提出了残余平滑的子结构预处理共轭梯度并行算法。采取区域分解,将子结构通过界面条件处理为独立的有限元模型。整体分析时,每个处理器仅存储与其相关的子结构信息并生成局部刚度矩阵。采用对角存储方式和最小残余平滑法,设计出了结合残余平滑(MR)的并行子结构预处理共轭梯度(PCG)算法。并行算法中对负载平衡进行了探讨,对处理器间的通信进行了优化。利用子步法对弹塑性应力应变进行积分,根据预定的容许值自动调整每个子步的大小来控制积分过程的误差。在工作站集群上实现了数值算例,分析了算法的性能,计算性能与传统的PCG算法进行了比较。算例显示:所提算法具有良好的加速比和效率,优于传统的PCG算法,对弹塑性问题的有限元分析,是一种有效的并行求解算法。     

大规模化合物子结构检索的并行实现与优化

化合物的子结构检索在计算机辅助药物设计、波普学、化学数据库等领域是不可或缺的工具.然而由于子结构检索是一个NP完备性的问题,获得用户可接受的平均检索时间一直是研究人员十分关注的问题,其方法主要有改进算法和提升硬件条件2个方面.当化学结构数据库的规模达到百万乃至千万级别时,尽管改进算法的方式能够获得一定的检索效率提升,但其提升的空间有限,因而,集群并行方式是大规模化合物子结构检索应用的必然选择.本文以Chem D B Portal的化学子结构检索系统为基础,实现了基于集群并行的化学子结构检索系统,并进行了任务均分、多线程并行等优化.在包含800万个化合物结构的化学结构数据库中,利用5个节点的小型集群,选取10个较为典型的提问结构进行子结构检索测试.测试结果为基于集群的化学子结构检索的平均检索时间由初始单节点时的34.1 min降低为2.75 min,检索效率平均提高12.4倍,表明在大规模乃至超大规模的数据条件下,集群并行化方式能够显著地提高子结构检索系统的执行效率.     

用于结构解析的波谱智能数据库系统(Ⅰ)基于结构相似性的匹配算法

基于分子子结构相似性提出一种计算质谱相似性的算法, 可较有效地实现相似检索。     

Cnv结构响应计算问题及其微机实现

本文提出了利用群论方法计算Ｃｎｖ结构响应计算问题的一种基于微机的计算模型，其方法是利用一个子结构单元，节点信息计算整个结构的响应。本文还对该模型的微机实现上存在的若干技术问题进行探讨，使用Ｃ语言对该模型进行了编程实现。对一Ｃ４ｖ板模型，计算了它的周期激励响应，验证了算法和程序的正确性。     

用于结构解析的波谱智能数据库系统（Ⅰ）基于结构相似性 …

基于分子子结构相似性提出一种计算质谱相似性的算法，可较有效地实现相似检索。     

快速构造植物几何结构的子结构算法

顺序地模拟符合植物学生物特征的复杂树结构会占用很多计算机资源。为减少对计算机资源的占用，提出了一种从最简单的子结构起，通过子结构的引用来形成复杂结构的方法。由于在该方法中重复出现的结构只被计算一次，因此不仅可以提高复杂结构的计算速度，而且可以降低几何信息的存储量。该几何信息不仅包括所模拟植物在各个生长周期的结构，而且包括了每个子结构的具体形态。尽管这是一种自上而下的算法，但由于子结构方法能够实现弯曲枝条的模拟，并能产生重复生长的结构和花序结构，因此具有通用性。     

CAMOS:人工智能结构解析 Ⅱ.一种新的用于二维联接表自动生成的亚结构编码方法

本文提出一种新的子结构编码方案。在图论中,一个子结构可以树型结构进行描述。根据编码规则,子结构中的每一原子被赋一次值,由此使得任一分子的表征具有唯一性。在由本实验室所研制的人工智能程序 CAMOS 的支撑下,随着一个子结构树的“生长”(即一分子的建造和对接),其二维联接表可自动生成。     

ASES／MS结构解析系统的分子结构产生程序

本文介绍了ASES/MS结构解析系统的分子结构产生程序。该程序自动从未知物质谱的亚结构鉴定结果中选取合适的亚结构来组建候选分子结构,并在结构组建过程中自动处理参与组建分子结构的亚结构之间所有可能的结构重叠情况。结构组建过程采用了人工智能理论中的穷举宽度优先搜索算法,并配合以分子量的约束。程序即满足了结构组建的完全性和非冗余性,又具有较高的运行效率。     

基于Java和COM技术的WebGIS设计

COM组件是实现软件复用的有效途径之一,很多GIS的核心组件都是采用COM技术实现,Java与XML是目前最为流行的网络实现技术,Java语言跨平台功能强大,XML在数据转换与传输、内容的表达与搜索等方面有广泛的应用。在充分利用基于COM技术开发的基于XML且独立于数据库产品的空间数据对象GIS核心平台之上,结合Java技术开发基于Internet的WebGIS,实现了传统GIS的分布式扩展。本文给出了该WebGIS的设计与实现方案。     

Chemical graph matching using transputer networks

This paper discusses the use of networks of transputers for the matching of the labelled graphs which are used to represent chemical structures in computer-based chemical information systems; in particular, the implementation of a relaxation algorithm for chemical substructure searching is described. Tests with a doubly-linked chain of transputers suggest that near-linear speedups can be obtained by a partitioning of the database which is to be searched; lesser speedups are obtained with other network configurations. Current work is described involving the exploitation of an alternative level of parallelism in the relaxation algorithm and the parallel implementation of an algorithm for the identification of the maximal substructures common to a pair of chemical compounds.     

子结构检索中关系数据库插件的使用和效率

采用关系数据库插件能够实现化合物描述符(FingerPrint)的生成、建立索引和化合物的子结构检索。本文以PubChem有机化合物Molfile为数据源,在Oracle关系数据库上分别安装插件OrChem(JAVA)和Bingo(C~(++))构建了化合物分子结构数据库。本文从FingerPrint的构成和索引策略两方面讨论了OrChem和Bingo的主要差异,并选取10个特征化合物进行子结构检索测试。对存储40万种化合物的分子结构数据库的测试结果显示,OrChem可满足用户检索响应,Bingo则更为快捷。对于存储2600万种化合物的分子结构数据库,针对Bingo通过优化Oracle数据库内存管理、数据表结构、子结构预筛选参数,实现了满足用户的高效检索。     

基于JPF的类数据流测试生成技术

通过设置陷阱性质,用时序逻辑公式表示数据流测试的覆盖准则,将测试生成问题简化成模型检测中寻找反例的问题,自动生成满足数据流覆盖准则的类方法测试调用序列,提出了一种适用于类方法调用序列自动生成的搜索算法,并在程序模型检测器JPF上实现。算法分析和实验结果表明,该算法能生成高效的方法调用序列并明显减少测试生成代价。     

在静态编译器中实现Java异常机制的算法

将Java程序静态编译成可执行程序是使用Java虚拟机动态编译／解释执行Java程序的另一种运行Java程序的方式。针对Java异常机制的特点和静态编译的需求,在介绍Java异常处理逻辑的基础上,提出一种在静态编译器中实现Java异常机制的算法,结合Open64开源编译器,给出该算法的具体步骤以及实现方式,以SPECjvm98为测试集,验证该算法的有效性。     

实现任意DBF数据库查询浏览的Java Applet

有许多ＭＩＳ系统是基于ｘＢＡＳＥ数据库开发的，大量信息资源以ＤＢＦ文件的形式存在。因此解决好ｘＢＡＳＥ数据库与Ｗｅｂ服务器的数据集成，是企业传统ＭＩＳ向Ｉｎｔｒａｎｅｔ方式过度的关键之一。本文提出了一种用Ｊａｖａ Ａｐｐｌｅｔ实现不通过Ｗｅｂ服务器而使客户端直接浏览服务器上ＤＢＦ数据库信息的方法、设计思想及类的定义与实现。     

冒泡排序可视化的设计与实现

数据结构排序算法具有一定的抽象性,在学习过程中让学生难以理解,因此我们实现排序算法的可视化来帮助学生理解,以提高对数据结构课程内容的掌握。系统以冒泡排序为例,其中采用JDBC技术、iava与s4数据库联合,iava程序读取数据库中的数据,实现了界面动态化,这不仅有利于软件的维护,还能提高软件的可塑性。     

基于Java语言实现数据库的访问

Java语言是目前广泛使用的网络数据库编程语言,JDBC给数据库应用开发人员提供了一种标准的应用程序设计接口,使数据库开发人员可以用纯Java语言编写完整的数据库应用程序,Java和JDBC结合真正实现一次编写,处处运行。介绍JDBC技术,阐述了JDBC接口技术JDBCAPI和JDBC驱动程序,给出采用JDBC-ODBG桥来实现关系型数据库SQL查询的实现方法。例程中采用Access2000数据库,说明了用JDBC编写访问数据库的一般步骤：加载JDBC-ODBC桥驱动程序;建立与数据库的连接;执行SQL查询语句和处理对数据库的查询结果。所举案例对实际数据库项目的开发有一定的实用价值。     

Granular neural web agents for stock prediction

 A granular neural Web-based stock prediction agent is developed using the granular neural network (GNN) that can discover fuzzy rules. Stock data sets are downloaded from www.yahoo.com website. These data sets are inserted into the database tables using a java program. Then, the GNN is trained using sample data for any stock. After learning from the past stock data, the GNN is able to use discover fuzzy rules to make future predictions. After doing simulations with six different stocks (msft, orcl, dow, csco, ibm, km), it is conclusive that the granular neural stock prediction agent is giving less average errors with large amount of past training data and high average errors in case of fewer amounts of past training data. Java Servlets, Java Script and jdbc are used. SQL is used as the back-end database. The performance of the GNN algorithm is compared with the performance of the BP algorithm by training the same set of data and predicting the future stock values. The average error of the GNN is less than that of BP algorithm.