大型高能物理计算集群资源管理方法的评测

高能物理数据由物理事例组成,事例之间没有相关性。可以通过大量作业同时处理大量不同的数据文件,从而实现高能物理计算任务的并行化,因此高能物理计算是典型的高吞吐量计算场景。高能所计算集群使用开源的TORQUE/Maui进行资源管理及作业调度,并通过将集群资源划分成不同队列以及限制用户最大运行作业数来保证公平性,然而这也导致了集群整体资源利用率非常低下。SLURM和HTCondor都是近年来流行的开源资源管理系统,前者拥有丰富的作业调度策略,后者非常适合高吞吐量计算,二者都能够替代老旧、缺乏维护的TORQUE/Maui,都是管理计算集群资源的可行方案。在SLURM和HTCondor测试集群上模拟大亚湾实验用户的作业提交行为,对SLURM和HTCondor的资源分配行为和效率进行了测试,并与相同作业在高能物理研究所TORQUE/Maui集群上的实际调度结果进行了对比,分析了SLURM及HTCondor的优势和不足,探讨了使用SLURM或HTCondor管理高能物理研究所计算集群的可行性。     

一种改进的适合并行计算的TFQMR算法

TFQMR算法是一种Krylov子空间算法,常用来求解大型稀疏线性方程组.通过改变TFQMR算法的计算次序,提出了一种改进的TFQMR(ITFQMR)算法.对比TFQMR算法,ITFQMR算法的数值稳定性和TFQMR算法相同,几乎没有增加计算量,但考虑了在MIMD并行机上实现时并行算法的性能,其同步开销减少为TFQMR算法的一半,并且所有内积计算以及矩阵向量乘是独立的,没有数据相关性,可以进行计算与通信的重叠.从理论和实验两个角度来讨论ITFQMR算法的性能,当处理机台数较多时,ITFQMR算法的计算速度快于TFQMR算法.实验说明了在有64台处理机机群上进行,最快的并行ITFQMR算法的计算速度大约比TFQMR算法快20％.     

电子鼻、电子舌分析和感官评价在鱼糜种类区分中的应用

以五种鱼糜(淡水鱼糜:草鱼糜、鲢鱼糜和鳙鱼糜;海水鱼糜:带鱼糜和鳕鱼糜)为研究对象,利用电子鼻和电子舌对其挥发性成分和水溶性成分进行检测,所得数据以主成分分析法和聚类分析法进行分析,同时三种淡水鱼糜采用五点强度法和三点检验法进行感官评价。结果表明,电子鼻、电子舌及感官评价均能有效区分淡水鱼糜和海水鱼糜,且对两种海水鱼糜区分效果较好,但未能将三种淡水鱼糜区分开;三种淡水鱼糜感官评价结果显示,三者土腥味突出、肉香味强,而油脂味略有差异。      

川中北部地区下寒武统沧浪铺组一段碳酸盐岩微孔隙特征及其成因

直径小于10 μm的微孔隙是目前深埋藏致密储层研究的热点。四川盆地下寒武统沧浪铺组具有良好的天然气勘探潜力,沧浪铺组一段(沧一段)白云岩中发育的大量微孔隙是天然气的主要储集空间,因此明确微孔隙的发育特征及成因机制是寻找有利勘探区的关键。通过铸体薄片鉴定、扫描电镜分析和岩心CT扫描,开展了川中北部地区寒武系沧一段白云岩微孔隙表征,并结合沉积环境与成岩作用探讨了微孔隙的成因机制。研究区沧一段鲕粒白云岩样品平均孔隙度为3.44%,最大孔隙度达9.44%,铸体薄片鉴定显示孔隙发育差,但扫描电镜分析、CT扫描等结果均显示存在大量微孔隙,表明研究区沧一段鲕粒白云岩储层孔隙度主要由微孔隙贡献。研究区沧一段储集空间以颗粒内广泛发育的晶间微孔隙为主,形态呈三角形、多边形,孔径分布主要集中在3~9 μm,呈点状或团状分布,宏观上呈现为鲕粒的轮廓,指示微孔隙主要分布在颗粒内部。研究区沧一段白云岩微孔隙的形成与沉积早期海平面变化导致的鲕粒滩被大气淡水选择性溶蚀密切相关,埋藏期的白云石化作用更是微孔隙形成的关键,而宏孔的消失则主要受压实、压溶作用及下伏地层油气充注的影响。     

迁移近邻传播聚类算法

在目标域可利用数据匮乏的场景下,传统聚类算法的性能往往会下降.在该场景下,通过抽取源域中的有用知识用于指导目标域学习以得到更为合适的类别信息和聚类性能,是一种有效的学习策略.借此提出一种基于近邻传播的迁移聚类（transfer affinity propagation,简称TAP）算法,在源域和目标域数据分布相似的情况下,通过引入迁移学习机制来改善近邻传播聚类（affinity propagation,简称AP）算法在数据匮乏场景下的聚类性能.为保证迁移的有效性,TAP在综合考虑源域和目标域的统计特性及几何特征的基础上改进AP算法中的消息传递机制使其具备迁移能力,从而达到辅助目标域学习的目的.此外,通过TAP对应的因子图,亦可说明TAP可以以类似AP的消息传递机制,在目标域数据匮乏的情况下进行高效的知识迁移,为最终所获得的聚类结果提供了保证.在模拟数据集和真实数据集上的仿真实验结果显示,所提出的算法较之经典AP算法在处理非充分数据聚类任务时具有更佳的性能.     

声波层析成像技术

随着我国经济的发展,各类基础设施大量兴建,对岩体的工程性质研究,混凝土构件的质量和强度检测,提出了更高的要求,因此,需要提出新的研究方法和手段,以满足工程的需要,声波层析成像技术在岩石力学研究、混凝土质量检测中有广阔的应用前景。对该技术的原理,方法作了详细介绍,并通过模型试验和应用实例,说明了该技术的特点和效果。     

基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究

在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据流特征,提出基于长短期记忆网络的集群式供应链应急物资需求动态预测算法,提取集群式供应链多个子系统应急物资需求参数的时序特征,动态地、分布地对互联大系统的应急物资需求不确定性进行系统辨识估计。仿真实验结果表明了基于长短期记忆网络的集群式供应链互联大系统应急物资需求动态预测算法的可行性和精确性。     

数据流聚类算法在入侵检测中的应用

处理数据流的能力成为入侵检测系统面临的挑战,针对这一现状提出DC-stream算法,该算法采用在线离线两阶段聚类,设计了一套缓冲式异常点处理机制,在保证数据流聚类效率和精度的同时,能够过滤噪音数据。实验结果证明,该算法能在海量的网络数据流中及时有效地发现入侵行为,并具有较强的抗干扰能力。     

不同闷黄时间的黄茶干茶色泽与汤色综合评价模型构建

为探讨不同闷黄时间的黄茶干茶色泽与汤色综合色泽评价方法,以确定最佳的闷黄时间,本实验采用主成分分析法与聚类分析法对于不同闷黄条件处理的18个黄茶茶样的18项理化指标进行了分析,以期建立基于主成分分析的不同闷黄时间的黄茶干茶色泽与汤色综合评价模型,结果显示:提取出来的前三个主成分能够解释色泽总变异的83.45%,并通过这三个主成分构建出色泽评价模型:Y=0.671PC1+0.218PC2+0.111PC3,利用此模型计算出来的黄茶干茶色泽与汤色综合指数排序与感官审评色泽评分、聚类分析结果相比具有较好的一致性,说明该评价模型可靠。      

19个苹果品种果实香气成分的GC-MS分析

为筛选出甘肃静宁产区香型浓郁的苹果品种,采用顶空固相微萃取和气相色谱—质谱联用技术对19种苹果的香气成分进行检测,并通过各类香气成分的总含量对19个苹果品种进行聚类分析。然后根据已发表的香气成分阈值,计算出19个苹果品种的特征香气总量,通过特征香气总量对19个苹果品种进行分类并筛选出影响苹果风味的主要香气物质。结果表明,19个苹果品种共检测出82种香气成分,其含量在不同品种间差异较大;通过聚类分析和特征香气含量对苹果品种的分类结果一致,19个苹果品种分为了五类。对果实风味影响较大的香气化合物为:乙酸己酯、乙酸丁酯、己醛、反式-2-己烯醛,香型浓郁的品种有:无锈金矮生,宫崎短枝,皮诺娃和烟富3号,这将为今后育种者选择亲本提供参考。