一种改进的K-means聚类算法

本文提出了一种改进的K-means算法(FKN)。此算法将传统算法任意选取初始聚类中心变为选取出现频率最高的一组颜色作为初始聚类中心,从而极大地提高了K-means的速度。通过实验证明了FKN较K-means有较低的时间复杂性及较低的颜色平均误差。     

基于Web Service的N层分布式集成技术研究

比较目前主流分布式组件技术的特点,提出基于Web Service的N层分布式集成模型,并对相关开发技术和软件 进行探讨。该模型可以跨越应用系统的对象体系、运行平台、开发语言等的界限,以服务的形式封装应用并对外发布,供 用户或其它企业调用,形成一个基于Web的服务共享平台,从而实现广泛意义的分布式服务集成。     

地方院校材料合成与加工实验教学研究

为培养地方发展需要的人才,对材料合成与加工实验进行了改革,并对相关教学模式进行了探讨。     

CUDA-TP:基于GPU的自顶向下完整蛋白质鉴定并行算法

蛋白质及蛋白质翻译后修饰(post-translational modifications, PTMs)的鉴定是蛋白质组学研究的基础,对整个领域的进一步发展有着十分重要的意义.近年来,质谱设备的快速发展使得获取“自顶向下”(top-down,TD)的高精度完整蛋白质质谱数据成为可能.目前基于TD质谱数据的完整蛋白质鉴定算法虽然在匹配精度、PTM位点的推断上取得了一些成效,但它们运行时间还有很大的不足和提升空间.利用图形处理器(graphics processing unit, GPU)可以将大规模的重复计算并行化,提高串行程序的执行速度.CUDA-TP算法基于通用并行计算架构(compute unified device architecture, CUDA)来计算蛋白质与TD质谱数据的匹配分数.首先,对每一个质谱数据,CUDA-TP利用优化的MS-Filter算法在蛋白质数据库中过滤出其对应的少数候选蛋白质集合,然后通过AVL(adelson-velskii and landis)树加速质谱匹配过程.GPU中的多线程技术被用来并行化谱图网格及最终数组中所有元素的前驱结点的求解.同时,该算法还使用target-decoy策略来控制蛋白质与质谱图匹配结果的错误发现率(false discovery rate, FDR).实验结果表明：CUDA-TP算法能够有效地加速完整蛋白质的鉴定,速度分别比MS-TopDown和MS-Align+快10倍与2倍.到目前为止,这是唯一能够利用CUDA架构来加速完整蛋白质鉴定的研究工作.CUDA-TP源代码公布在https://github.com/dqiong/CUDA-TP.     

面向网络功能虚拟化的高性能负载均衡机制

网络负载均衡器是实现网络功能虚拟化(network function virtualization, NFV)的重要功能组件,通过其准确的业务负载分担,运营商可以灵活、高效地实现业务能力增强和容量扩展.基于DPDK技术框架设计实现了面向NFV的高性能4层网络负载均衡机制及系统HVLB,能够灵活部署运行于主流虚拟化平台.HVLB整体采用软件定义网络(software defined networking, SDN)思想设计,实现调度策略制订和数据转发的有效分离.在转发端基于用户空间实现多核多队列高效数据处理架构,同时保证各处理队列间的数据访问隔离和任务处理均衡;在控制端基于网络链路和计算相结合的综合能力作为NF选择和转发策略的制订依据,在实施业务数据准确分发的基础上保障了网络性能.基于KVM的原型系统实验结果表明：与现有LVS系统相比,HVLB极大地提升了数据包处理与转发性能,并实现了64字节UDP数据包的线速转发.     

间谐波检测的FFT算法改进和DSP实现

提出一种快速傅里叶变换(FFT)的改进算法,该算法利用FFT的衰减特性,只需要对FFT算法做简单的变换,就可以有效地消除频谱泄漏分量,实现非整数次谐波的精确检测,克服了传统FFT的缺陷.该算法与加窗体FFT相比,具有相近的特性,在算法构造方面又比加窗体FFT算法更简单,因此该算法更加适合应用于存储资源有限的微处理器上.为证明该算法应用于微处理器的方便性,设计了一套基于数字信号处理(DSP)的谐波检测装置,并对该算法进行了验证.     

通用图形处理器缓存子系统性能优化方法综述

随着工艺和制程技术的不断发展以及体系架构的日趋完善,通用图形处理器(general purpose graphics processing units, GPGPU)的并行计算能力得到了很大的提升,其在高性能、高吞吐量等通用计算应用场景的使用越来越广泛.GPGPU通过支持大量线程的并发执行,可以较好地隐藏长延时访存操作,从而获得高并行计算能力.然而,GPGPU在处理计算和访存不规则的应用时,其存储子系统的效率受到很大影响,尤其是片上缓存的争用情况尤为突出,难以及时提供计算操作所需的数据,使得GPGPU的高并行计算能力不能得到充分发挥.解决片上缓存的争用问题、优化缓存子系统的性能,是优化GPGPU性能的主要解决方案之一,也是目前研究GPGPU性能优化的主要热点之一.目前,针对GPGPU缓存子系统的性能优化研究主要集中在线程级并行度(thread level parallelism, TLP)调节、访存顺序调节、数据通量增强、最后一级缓存(last level cache, LLC)优化和基于非易失性存储(non-volatile memory, NVM)的GPGPU缓存新架构设计等5个方面.也从这5个方面重点分析讨论了目前主要的GPGPU缓存子系统性能优化方法,并在最后指出了未来GPGPU缓存子系统优化需要进一步探讨的问题,对GPGPU缓存子系统性能优化的研究有重要意义.     

表面接触角的显微观测和理论分析

表面接触角对霜晶的形成起着至关重要的作用。为了得到表面接触角的大小,文中分别使用体式显微镜与卧式显微镜同时对不同材料表面上的水珠进行垂直方向与水平方向的图像采集,每台显微镜都通过CCD图像传感器将采集结果传送到计算机中。然后用Rising View软件将采集结果作二值化处理并测量出表面接触角的数值,同时利用几何关系式求出理论计算值;实验发现,水珠在水平表面上呈椭球冠状型,随着试片倾角的增大,水珠会出现向下倾斜的趋势,表面接触角会出现前面大后面小的现象,且两者的差值等于试片倾角。当倾角超过临界倾角时,水珠会出现滑落,不再附着在金属表面。     

云浮硫铁矿低品位矿石合理选矿工艺流程的研究

针对云浮硫铁矿采区低品位矿石, 寻找经济合理、低耗高效与环保的选矿工艺回收硫, 使获得的硫精矿产品符合销售要求, 且尾矿含硫达到硫铁矿尾矿的国家排放标准。采用分级-粗粒跳汰-细粒螺旋工艺, 所获得的硫精矿含硫35.50%, 硫的回收率为86.70%, 尾矿含硫6.70%。     

地震勘探在采空区探测方面的应用

由于采空区及其上部地层相对于开采前的地层,其地球物理性质发生了显著变化,而地震勘探就是为了解决地下物性差异明显的构造,利用地震勘探对采空区进行探测,并取得了初步成效。通过两个地震勘探探测采空区的实例,并通过对勘探成果的验证结果,证明了地震勘探对采空区的勘探是有效的。