基于多网络融合的缺失测井数据复原方法

为解决在实际地质储层特性分析过程中存在测井数据不完整的问题,提出一种基于多网络融合的缺失测井数据复原模型.该模型由两个网络组成,其中通过交叉网络捕获有限度的有效特征之间的相互作用关系,并通过残差思想构造网络模型,降低模型复杂度.另一网络先通过构造的树模型进行特征选择,将树模型得到的稀疏向量通过嵌入层转成稠密向量作为神经网络的输入,从而获得高度非线性的组合特征.通过组合两个网络的输出对缺失测井数据进行复原,实验结果表明,该方法在相关评价指标上优于现有方法.     

A GPU-Accelerated In-Memory Metadata Management Scheme for Large-Scale Parallel File Systems

Driven by the increasing requirements of high-performance computing applications,supercomputers are prone to containing more and more computing nodes.Applications running on such a large-scale computing system are likely to spawn millions of parallel processes,which usually generate a burst of I/O requests,introducing a great challenge into the metadata management of underlying parallel file systems.The traditional method used to overcome such a challenge is adopting multiple metadata servers in the scale-out manner,which will inevitably confront with serious network and consistence problems.This work instead pursues to enhance the metadata performance in the scale-up manner.Specifically,we propose to improve the performance of each individual metadata server by employing GPU to handle metadata requests in parallel.Our proposal designs a novel metadata server architecture,which employs CPU to interact with file system clients,while offloading the computing tasks about metadata into GPU.To take full advantages of the parallelism existing in GPU,we redesign the in-memory data structure for the name space of file systems.The new data structure can perfectly fit to the memory architecture of GPU,and thus helps to exploit the large number of parallel threads within GPU to serve the bursty metadata requests concurrently.We implement a prototype based on BeeGFS and conduct extensive experiments to evaluate our proposal,and the experimental results demonstrate that our GPU-based solution outperforms the CPU-based scheme by more than 50％under typical metadata operations.The superiority is strengthened further on high concurrent scenarios,e.g.,the high-performance computing systems supporting millions of parallel threads.     

正则稀疏化的多因子量化选股策略

针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网（LR-Elastic Net）中的L1惩罚项替换为SCAD（Smoothly Clipped Absolute Deviation）和MCP（Minimax Concave Penalty）惩罚项,分别构建了LR-SCAD和LR-MCP模型,在保留稀疏性的同时满足了无偏性,并利用ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）算法进行求解。通过模拟实验发现,LR-Elastic Net模型能很好地处理特征存在相关性的小样本数据,而LR-SCAD和LR-MCP模型在特征存在相关性的大样本数据中表现较好;建立LR-Elastic Net、LR-SCAD和LR-MCP策略,并应用于沪深300指数成分股数据。回测结果显示,LR-SCAD和LR-MCP策略在股票相关性很强的数据中比LR-Elastic Net策略表现更好。     

小说人物的分布表示及其应用研究

小说是以刻画人物为中心,通过完整的故事情节和具体的环境描写反映社会生活的一种文学体裁。对小说人物进行建模,是小说文本理解和小说文本挖掘的基础性工作。该文构建了大规模的小说语料库,抽取人物及其依存特征,提出基于skip-gram的人物向量训练方法,以人物为目标,以依存特征为上下文,基于训练出的人物向量,探索了小说人物相似度计算、小说人物聚类分析及小说人物画像等应用。实验结果表明,小说人物的分布表示有较好的应用效果。     

Further Study on Networked Control Systems with Unreliable Communication Channels

This paper focuses on the fundamental problems of linear quadratic gaussian (LQG) control and stabilization problems for networked control systems (NCSs) with unreliable communication channels (UCCs) where packet dropout, input delay and observation delay occur. These basic issues have attracted extensive attentions due to broad applications. Our contributions are as follows. For the finite horizon case, without time-stamping technique, the optimal estimator is derived by using the novelty method of innovation sequences based on the delayed intermittent observations; A necessary and sufficient condition for the optimal control problem is presented on the basis of the solution to the forward and backward difference equations (FBDEs) and two coupled Riccati equations. For the infinite horizon case, it is shown that under certain assumption, the system can stay bounded in the mean square sense if and only if the algebraic Riccati equation admits the unique positive solution.

     

基于CPU+FPGA的临近空间信道模拟器

针对临近空间通信信道中的气象性损耗和非气象性损耗进行了理论分析,着重研究大气吸收损耗、降雨衰减和多径衰落等信道传播特性的建模方法,建立临近空间信道模型;提出了一种基于中央处理器(central processing unit,CPU)和现场可编辑门阵列(field-programmable gate array,FPGA)的临近空间信道模拟器软硬结合实现方案,并对希尔伯特变换和多普勒频移的实现方法进行分析;结合卫星导航模拟器和信号发生器产生的实际信号对信道模拟器的性能指标和统计特性进行测试;实测结果表明,信道模拟器输出信道衰落的各项统计特性符合理论结果,信道模拟器可实现分辨率和最大值分别是5 ns和5115 ns的多径相对时延以及分辨率和最大值分别是1 Hz和1.6 MHz的多普勒频移;该信道模拟器可辅助分析临近空间信道环境对信号传播的影响.     

基于单向光的数据安全传输控制系统的设计与实现

对公安信息网与其他网络间的跨网络与跨信任域的安全数据交换进行了研究,提出了一种数据安全传输控制系统设计方案,底层硬件设计上基于光单向传输特点,保证数据的单向安全传输,实现网络间的物理隔离,上层系统软件通过采用完整性校验、数据加解密、数据重发、病毒扫描、内容过滤等多种技术保证系统传输数据的完整性、保密性、可靠性和内容合规性;整个系统由通道资源调度、通道资源上报、通道任务管理、队列任务管理以及主任务管理等模块组成,可实现设备信息注册、设备状态上报、通道任务管理、安全访问控制、监控与审计等功能,满足不同网络间文件数据、流数据、数据库数据、请求服务数据的安全、高效传输需求。     

基于区块链技术的网络安全漏洞检测系统设计

为解决传统网络安全漏洞扫描受限,导致网络应用环境的安全性承载能力较差的问题,设计基于区块链技术的网络安全漏洞检测系统;利用网络爬虫模块抓取任务管理模块所需的待检测信息参量,按照漏洞数据所属的具体类别,将其分别反馈至XSS检测模块、SQL检测模块与CSRF检测模块之中;在此基础上,定义区块信息的实际交易格式,联合各项智能化合约,实现对系统功能需求的定向化分析,并完成相关用例图的构建;通过上述软、硬件设备基础,完成基于区块链技术的网络安全漏洞检测系统设计;对比实验结果显示,与C/S型网络漏洞检测系统相比,基于区块链技术检测系统的安全性等级划分条件更加细致,扫描web漏洞覆盖范围也更为广泛,有助于网络应用环境安全性承载能力的稳定提升.     

基于手机App的自动站管理系统设计与应用

随着社会生活的信息化和互联网技术的飞速发展,智能手机的发展日新月异,手机App成为了人们获取信息的主要方式。将手机App作为载体的工作方式已成为各行业的研究方向。为了保障气象自动观测站的正常运行,必须加强及时有效的管理。以沈阳市气象局250个气象自动观测站为课题背景,对基于手机App的自动站管理系统进行了研究。手机App以Android平台为基础,系统开发服务组件使用基于Java语言的Oracle 11G EX DB和Oracle JDeveloper开发平台,通过Web Service技术实现手机与服务器组件间的数据交互。该系统提供了自动观测站实况数据查询、故障报警、建立维修任务并上传维修照片、查看维修记录等功能。这种设计既方便了管理者对自动站及维护人员的监控与管理,又提高了管理者与维护人员交互信息的效率,充分利用手机App方便快捷的功能实现全沈阳地区自动站的管理,最后将提出的设计应用于其他市区的自动站管理之中也取得了十分显著的效果。     

气象预警平台多手段发布的研究与应用

针对沈阳市气象局快速及时发布气象预警信息的需求,采用Java编程语言、Oracle数据库技术建立基于B/S(browser/server framework)架构的气象预警平台,研究了包括短信、传真、FTP、电子邮件、微信、QQ发布手段于一体的一键式发布功能。实现将制作完成的预警信息通过选取相应的发布手段存储于Oracle数据库,各个发布手段通过运行计划任务定时遍历数据库信息,将相应的预警信息及时发布。节省了预警发布人员逐个发布手段发送预警信息的繁琐环节。通过移动代理服务器MAS(mobile agent server)实现短信自动发布功能,建立虚拟机环境模拟控制键盘、鼠标和缓存等技术实现将气象预警信息自动发送到微信群和QQ群。该平台目前已经稳定运行,减轻了发布气象预警人员的负担,确保社会各界及广大公众能够客观、全面地了解预警信息,实现了对气象预警信息快速、准确、高效的发布。